基于线圈检测数据的多点联动瓶颈控制方法研究

摘要

随着城市经济的不断发展、城市规模的持续扩大，城市道路交通拥堵问题日益严重，很多节点的交通流运行经常处于过饱和状态，甚至部分路段的排队长度接近或等于路段长度，引起排队上溯现象的发生，形成路段“瓶颈”，严重时更会造成整个路网的“锁死”。因此，为了减少排队上溯对上游交叉口乃至整个区域交通流所产生的负面影响，必须准确、实时的识别或预测排队上溯，并在保证区域交通流运行效率的基础上，通过配时参数优化快速消散路段“瓶颈”。鉴于此，本文依靠传统的线圈检测数据，从瓶颈交叉口的特性研究出发，提出瓶颈状态识别方法，在此基础上建立了多点联动瓶颈控制模型。具体内容如下:
　　(1)明晰路段瓶颈、排队上溯的基本概念，解析瓶颈路段及瓶颈交叉口的交通流特性。从过饱和的定义出发，将排队上溯发生时的路段状态定义为瓶颈状态，分析了过饱和状态的成因以及过饱和状态的交通特性，介绍了瓶颈状态的一些特有属性，包括瓶颈相关概念及瓶颈交叉口的运行机理。为后续的瓶颈状态识别及瓶颈控制优化提供理论依据。
　　(2)瓶颈状态识别方法。选择排队长度作为排队上溯判定的主要指标。提出了基于最大排队长度的瓶颈状态判别方法，分析了该方法的优缺点，并在此基础上提出了基于SPM模型的排队上溯判别方法，通过VISSIM仿真验证了该方法的可行性:该方法能够解决队尾超过检测器排队长度无法计算的问题，但同时存在只能对排队队尾进行实时追踪的缺陷，无法对其进行估计，且需要完整的交通信息，包括上下游节点的信号控制方案信息以及所有进口道各条车道的交通流信息，然而在实际城市路网中，线圈检测器的完好率较低，很难满足SPM方法的实际需求;因此为了能在城市路网中更好的进行瓶颈状态识别，引入了瓶颈检测器的基本概念，并基于瓶颈检测器信息提出瓶颈状态识别方法。该方法以滚动时间占有率为判别指标来估计路段交通状态，不仅可以有效降低基础信息的需求维度，而且可以有效提升瓶颈状态识别的实时性。
　　(3)多点联动瓶颈控制方法。首先介绍瓶颈车流交通负荷与上下游路段交通流之间的影响率及分担率概念并建立表达模型，提出瓶颈“限流”节点及“泄流”节点的选取准则，界定瓶颈控制区域;其次，以特定时段将瓶颈路段交通负荷消散至容许水平为目标，确定瓶颈路段上游输入与下游输出能力总调节量，依据驶入驶出流量比等比例分配总调节量，并根据影响率（分担率）建立限流（泄流）车流所对应相位的通行能力及绿信比压缩量（增加量），在周期时长及相位相序不变的前提下确定限流节点及泄流节点的绿信比分配方法。最后利用VISSIM软件，以杭州市实际路网为基础，仿真评价了该方法的控制效果。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 研究现状

1．2．1 过饱和状态识别方法

1．2．2 过饱和交通下的单点控制方法

1．2．3 过饱和交通下区域信号控制方法

1．2．4 瓶颈控制方法

1．3 研究内容及技术路线

2 瓶颈交叉口的特性描述

2．1 过饱和交通定义

2．1．1 孤立交叉口过饱和状态定义

2．1．2 交叉口群过饱和定义

2．2 过饱和成因分析

2．3 过饱和的交通特性

2．4 瓶颈交叉口固有特性描述

2．4．1 瓶颈相关概念介绍

2．4．2 瓶颈交叉口运行机理

2．5 本章小结

3 瓶颈状态识别方法研究

3．1 基于最大排队长度的瓶颈状态识别方法研究

3．2 基于SPM模型的排队上溯识别方法

3．2．1 路段建模

3．2．2 路网建模

3．2．3 仿真验证

3．3 基于瓶颈路段信息的瓶颈状态识别方法

3．3．1 瓶颈触发条件确定方法

3．3．2 瓶颈状态结束条件确定方法

3．4 本章小结

4 多点联动瓶颈控制方法研究

4．1 瓶颈节点的选取

4．1．1 车流贡献率表达模型

4．1．2 瓶颈控制区域划分方法

4．2 瓶颈控制车流通过率调节量的确定

4．2．1 瓶颈路段上下游总调节率的确定

4．2．2 路径驶入与驶出流率调节量的确定

4．2．3 相关相位的绿信比调节量的确定

4．3 节点信号控制方案的优化

4．3．1 上游路口信号参数优化方案

4．3．2 上游交叉口平滑过渡方案

4．3．3 下游路口信号参数优化方法

4．4 本章小结

5．仿真验证及分析

5．1 路网的选取与建立

5．2 数据的获取

5．3 评价参数的选取

5．3．1 信号交叉口车辆延误

5．3．2 停车次数和停车率

5．3．3 通行能力和饱和度

5．3．4 排队长度

5．4 仿真与数据分析

5．4．1 瓶颈控制区域的确定

5．4．2 仿真说明

5．4．3 数据分析

5．5 本章小结

6．总结与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

作者简介

攻读硕士学位期间发表的文章

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