文摘
交通拥堵是一个常见的问题在许多国家,特别是在大城市。目前,中国的城市道路交通事故频繁发生,发生频率高,事故导致交通堵塞,交通事故导致交通堵塞,反之亦然。交通事故的发生通常会导致减少道路交通容量和交通瓶颈的形成,导致交通拥堵。本文模拟交通拥堵的形成和传播通过使用改进的介质流量模型,和拥堵消散的控制策略进行了研究。从的角度量化交通拥堵,本文提供了城市交通一体化的仿真平台是构建的,和一个可行的数据分析、学习,基于RBF神经网络和参数标定方法,提出了用于确定相应的决策支持系统。仿真结果证明本文提出的控制策略是有效的和可行的。根据时间和空间演化的纸,我们可以看到,网络已得到改进。
1。介绍
交通拥堵是一个常见的问题在许多国家,特别是在大城市。就我国而言,它正逐渐蔓延至甚至中等城市和小城市。这带来了一个巨大的负面影响该地区的经济和社会发展。对于游客,交通拥堵将导致增加旅行时间,旅行费用,旅游的质量。从交通管理的角度,交通堵塞会导致更高的运营成本和低效率的交通网络。在社会层面,交通堵塞会导致交通事故,空气污染,噪音污染和其他环境问题。研究交通拥堵的形成和传播是一项新技术来控制交通堵塞。交通拥堵的来源可以概括为三类:暂时的屏障;网络的瓶颈的能力即瓶颈;网络中的一个特定区域的随机波动。本文在事故条件下交通拥堵是第一种交通拥堵造成的交通堵塞。所有已知的和未知的事件影响道路交通流统称为交通事故(1]。目前,中国的城市道路交通事故频繁发生,发生频率高,事故导致交通堵塞,交通事故导致交通堵塞,反之亦然。交通事故的发生通常会导致减少道路交通容量和交通瓶颈的形成,导致交通拥堵。如果事故不能及时清除,车辆将由上部分后的队列。如果没有及时疏散,交通拥堵将迅速在网络上传播,以增加旅客的延迟时间。研究表明,现有道路渠化不合理,很容易形成闭环拥堵消散的拥堵现象。交通拥堵的形成是闭环的队列尾部回到起点的拥堵。一旦形成一个闭环,交通拥堵本身很难消散在没有人工干预的2]。
本文模拟交通拥堵的形成和传播通过使用改进的介质流量模型,和拥堵消散的控制策略进行了研究。意外事故造成的交通拥堵主要是,临时交通管制措施禁止,禁止的权利,禁止的权利。车辆禁止措施可以使原本排队等待车辆重新启动并选择离开拥挤的地区。更重要的是,及时应用车辆将禁止措施可以有效地避免闭环拥堵的形成;甚至在闭环条件下交通拥堵车辆禁止把闭环来缓解拥堵,以避免拥塞的恶性蔓延(3]。
从的角度量化交通拥堵,本文提供了城市交通一体化的仿真平台是构建和一个可行的数据分析方法,提出了用于确定相应的决策支持系统。的模型是基于国际应用广泛和复杂的一系列软件,基于学习和参数校正(4- - - - - -11),优化宏观仿真模型、维护宏观(网络)和介质(节点和十字路口)。通过平台和模型,形成交通状态分析的数据支持和辅助分析平台,改善城市道路交通预测能力,提供必要的技术支持,建立城市工程建设交通影响评估系统。
2。交通流理论模型和数据校准算法
2.1。交通流理论的介绍
不同的交通模型可以在不同方面发挥作用。从太空、宏观交通模型可以用来分析整个地区的主要道路网,和介质流量模型可以用于分析某一地方项目区域,可用于交通规划和交通工程的支持。随着时间的推移,宏观交通模型需要一天或一个高峰时间尺度;介质流量模型是建立在规模较小(例如,每一小时,每15分钟,每分钟);和微观交通仿真模型可以很好第二单元(例如,每一秒,每0.1秒)。介质流量模型是基于交通规划的四个步骤的宏观交通模型。通过使用信息的基本道路网络,交通需求信息更新和交通分配方法是用于实现交通模型表达道路网络的实际状况。介质流量模型是更详细的,除了主要和次要道路和主要道路,它还包括一个小的道路。在中交通模型,有必要考虑它的排水系统和交通控制方法和考虑信号控制交叉口的信号配时方案。介质流量模型是交通研究的二级作为辅助工具,直接模拟的宏观背景、发展和调整的土地,土地的布局,改善区域交通系统。
反映了微观模型,模拟了操作过程中单个车辆的道路网络,直接模拟交通引导和信号控制的操作。微观交通仿真模型进一步细化到一个十字路口,每个车道设置的参数,可以详细分析。随着时间的推移,微观交通仿真模型可以精炼到第二个作为一个单元(例如,每隔0.1秒)。作为辅助工具的第三层次的交通研究,旁观者的模型进行了分析并与车辆运行的进程的指标,和当地的交通改善措施的详细设计方案和信号优化措施进行评估和分析7]。从交通供给和交通需求的角度来看,中等交通模型是分析交通拥堵的原因及分析拥塞控制方案。
2.2。内消旋交通动力学模型
Zhuzilin区域在这项研究中,用于建立一个介观交通拥堵原因分析模型,为改进提出建议,比较和分析的方案。这个项目主要是集成模型技术分析方法的研究,结果可能不同于实际的交通状况。
交通流理论模型可以分为宏观和微观方法。在视图的动态模型,动态模型可以满足精度的要求,具有良好的实时性能,所以它是智能交通领域的一个热点。
2.2.1。排队论
根据排队论,队列的排队延迟汽车是
哪一个表示车道组产出能力(如车辆队列耗散率;交通控制信号影响交通流的变化可以反映);起飞时间的车辆数量吗 ;如果一个移动车辆时到达队列的尾部,它的位置 在哪里是位置;结束的时间 ,从1果酱是车辆的平均长度。 果酱是拥挤的密度;汽车的数量在时间吗 检查车辆和车辆运行的队列。事实上,汽车的数量进入队列之前被认为是。
值得注意的是,模型的适用条件
2.2.2。速度模型
在模拟器中交通,交通网络分为连接线、节点和加载点。每个连接行分为多个段,每一段包含一个元素和一个队列元素移动(12,13]。车辆的速度在移动元素是由速度密度模型。模型是基于假设的上游部分部分保持不变,下游部分包含一个减速区,在该地区车辆的速度变化的线性位置(如图1),是结束的速度部分的部分,是结束的速度部分的部分,然后呢的长度是减速区域。有关的地形和交通条件。
上游路的尽头设置在0点,和部分的长度 ,然后下游路的尽头坐落的位置 ,建立了速度和位置的关系
如果没有排队现象,速度的下游端部分是交通状况的影响较低部分的部分。如果有部分车辆排队现象,低端部分的速度是由线耗散率(即。,输出容量)。速度上游段结束的是一个函数的平均密度段移动单元:
2.2.3。车辆移动模型
在本文中,我们使用的经典模型介质流量。部分的移动部分,车辆移动的速度取决于speed-density模型,基于固定的速度。减速区域,如果没有排队,假设开始从0开始,车辆位于 ;这辆车的时候被定义为
假定时间 车辆位于 ,然后这个职位
如果有一个队列的位置 ,然后在任何时间车辆的位置由以下公式给出:
2.3。基于RBF神经网络的数据校准算法
RBF神经网络是径向基函数(RBF)作为一个隐藏的单元“基地”组成一个隐层,隐层的输入向量变换,可以实现输入到输出的非线性映射。从几何意义上讲,它相当于给定的样本点来恢复一个连续超曲面点;表面满足样本值,网络应用程序相当于未知点的估算值。学习方法如下(14,15]。
定义网络训练样本的输入 ,实际的输出输出神经元
其中,格林函数 通常被选为基本功能;目标函数可以定义为 ,训练样本的数量,是误差信号,它被定义为 。
3所示。拥塞控制策略
3.1。基本假设
在双向交通网络,部分分为部分(图4),部分有相同的物理特性。下游的每个部分的能力约束,称为输出能力。输出功率的大小取决于道路的物理特性(如宽度和斜率)或意外事件,控制设施,等等。上游部分是混合交通区,该地区是混合交通流的车辆在每个方向上,下游的地区,车辆运行在并行计算和相互独立的。排水面积分为三个独立的条件,用于车削,左,直,正确的。针对路径选择、交通需求、道路特点,等等,本文以下假设:(1)任何之间的交通OD对是恒定的。所有路径都通过文学,他们不会改变他们的旅行路线,因为拥堵,除非实现交通控制。(2)在整个模拟时间,它使用周期性边界条件。(3)所有路口被定义为拥有相同的输入和输出功率,没有任何信号控制,只考虑了交通流的确定性分量。(4)如果一个特定的出口(如左)拥挤,交通流量将会在后面形成的部分。如果无法及时清除障碍,最终将扩展和跨越到另一个车道,造成交通堵塞在路上。
3.2。空间结构的交通堵塞
如果一个交通事故发生在交通网络,它不妨假定道路网络中从东到西将导致道路的通行能力急剧下降。当车辆排队路的十字路口,该计划是向左转(从南到北)或右转(北向南)形成一个新的车辆的道路。车辆队列继续蔓延,直到上游路口,造成道路拥堵。交通拥堵在网络上的分布给出了经过一段时间的交通事故。可以看出,空间结构上的交通堵塞通常是一个钻石的结构。但根据最新的研究结果表明,没有事故双向晶格网络拥堵空间结构通常是中心对称图形。事故发生后,交通堵塞是扩展从事故树结构,所示。如果事故持续时间足够长,在四个方向的拥堵传播范围世界的四个角落将大致相同。这个特性是至关重要的,以缓解交通拥堵,因为这些部分堵塞提供一个缓冲地带。
为了显示拥塞的生长过程,图1描述了在没有人工干预的条件拥堵传播树。图1(左)显示了事故的过程,消除了以往拥堵生长过程。它可以清楚地看到的规模拥堵和道路的网络中,每个部分处于拥挤状态的总时间。图1(右)显示的形成一个封闭的循环。事故持续时间足够长时,停止线宽度分为不合理(转动方向分配),闭环是交通事故救援过程中形成的。一旦事件被清除,汽车开始启动并生成波。与此同时,上游的车辆继续进入拥挤的地区。起初,一条直线的车辆可以有效地离开拥堵区域,而队列看起来也开始消散,然后把车辆快速得到的初始线和排队16]。由于分布方向的交通流方向的停车场,交通流方向不足,导致将车辆不能离开交通拥堵地区。晚些时候,直线方向的交通流影响车辆的转向和更少的车辆驶出拥堵区域,而区域拥堵的车辆增加的到来。这导致了越来越多的交通堵塞。没有人工干预,交通拥堵将继续增长,直到整个网络覆盖。
3.3。新的拥塞控制策略
单行道网格,退出的一个路段分为两个方向:直,把(左或右)。在这种形式的交通,车辆可以用来限制车辆进入区域的面积利用措施,禁止使用直线或转弯。在双向交通网络的出口道路段需要分为三个方向:左转,直走,右转。相同的部分,不仅可以直线的车辆进入拥堵区域,而且左或右转车辆也可以进入拥挤的地区。在这种形式的运输,简单使用禁止使用直接的措施不能有效限制车辆进入拥堵区域的拥挤区域。因此,现有的拥塞控制策略为一条单行道网络不能完全复制到双向交通网络(17]。
摘要拥塞控制策略是把车辆智能行为,禁止和拥挤的外围地区,建立了车辆禁止区域,而车辆改变其路线在拥挤地区采取临时道路。根据交通拥堵的形状,给出了控制策略如下:单跟踪控制策略,多行控制策略,控制策略,树控制策略。
第四种控制策略的提出,交通拥堵的形成不仅是关心的事件和交通网络结构和其他因素是分不开的,但双向晶格网络拥堵传播,应在事发地点的路径是OD的最短路径,其形状类似于树枝。所以有必要执行各种智能或人工控制措施的外围交通拥堵的结构;因此,名字是树控制策略(12,18- - - - - -20.]。当然,这不再是一个单一的限制;也有感应的实时路径选择行为。在中交通模型,这些措施禁止转和实时路径选择,以缓解交通堵塞。摘要车辆用于取消条件,如果交通堵塞在下游的事故现场完全消散,所有这些措施都将立即取消。
4所示。案例研究
在这篇文章中,我们观察到的平均密度流率等指标在上面的条件下,以判断网络的拥塞。其次,建立了OD, OD点定义,采用第四种拥堵消散策略。然后平均密度流率等指标进行了分析。事故发生在事故上游的开始,如果整个模拟时间不采取任何措施,那么队列继续传播。根据流量的概念模型,交通流量和饱和Zhuzilin区域分布如下所示。从交通供给和交通需求的角度来看,中等交通模型是分析交通拥堵的原因及分析拥塞控制方案。在这项研究中,Zhuzilin区域是用于建立一个介观交通拥堵原因分析和模型改进提出建议。因为这个项目主要是集成模型技术分析方法的研究,结果可能不同于实际的交通状况。
4.1。交通拥堵的原因分析
根据交通模型的概念,交通流量和饱和度Zhuzilin面积分布数据所示2- - - - - -6。
从图可以看出3Zhuzilin区Zhuzilin路上拥堵的主要点,具体来说,六通进深南大道Voeux道路(用红笔圈出来的)部分。使用入境签证流束函数,视图的道路交通情况如图4。
蜘蛛网图分析表明,本节的流量主要是汽车掉头的深南路东流,一部分的交通流或通过路口的西北角深南Avenue-Mangrove道路(见红色圆圈位置)导致深南路东。这部分的汽车流从四个Zhuzilin路左转车道到深南大道。我们使用流束功能和检查交通状况的四个Zhuzilin路左转车道到深南大道。
发现四个Zhuzilin左转车道的交通到深南路流量大。因此,深南Avenue-Mangrove道路交叉口信号控制和渠道化方案进行了研究。发现的北入口左转交通绿色信号比率只有0.14。据调查饱和电流的十字路口,头的距离是2.53秒;也就是说,单行道的饱和能力是1400 pcu / h。从这个计算,实际的能力 pcu / h。同时,深南路东进口的最左边的车道左大转弯车道(由于存在两个专用左转车道,车道的调查发现,80%的流量转变汽车流),和绿色的信号比是0.28,计算得到的实际营业额的能力 pcu / h。当体积的四Zhuzilin左转车道到深南路交通过度,交通流的一部分选择达到Zhuzilin路后通过六车道的深南大道后掉头东旅行,在图所示5。
因此,主要原因是四Zhuzilin左车道重载深南路的通行能力是不够的。根据上述原因,改善Zhuzilin四深南路的设计,有必要增加左转的能力包括转向驱动的增加和提高绿色信。考虑到已经有2.5左转车道,该方法提出了改进绿信比。同时,第四控制策略。
从图可以看出6和7的改进方案可以显著减少了路由6车道的交通从Zhuzilin路到深南大道中环德辅道交通;交通会选择四个Zhuzilin路左转车道到深南大道。然而,与此同时,我们还发现,四个Zhuzilin拥堵的道路车道增加,需要进一步分析,我们已经推迟。
4.2。微观交通模型
微观交通模型是基于车辆的驾驶在道路网络和分析交通拥堵的瓶颈,分析和改善瓶颈点(14]。在本节中,对项目使用Zhuzilin区域微观交通模型建立,例如,交通拥堵瓶颈分析和流程提出了改进措施。因为这个项目主要是集成模型技术分析方法的研究,结果可能不同于实际的交通状况。
图中所示8,通过车辆拥堵瓶颈队列的位置决定。
分析的排队情况由于主要道路的形成,中间部分是整个道路交通的瓶颈。微观交通模型可以用来分析突然交通拥堵和交通拥堵的原因,分析方案的可行性,并评价不同交通拥堵对交通流的影响。模拟分析了应急交通拥堵。微观交通模型分析方法用于交通拥堵是类似于在分析交通拥堵。因此,在本节中,为项目建立使用Zhuzilin区域微观交通模型,例如,拥塞响应速度和疏散分析过程进行了讨论。
因为这个项目主要是集成模型技术分析方法的研究,结果可能不同于实际的交通状况。微观模型,事故造成道路绕开信号灯模拟。例如,我们需要10分钟完成事故,事故发生在第十分钟。然后信号灯可以同步与600年代红灯了,直到1200年代,当同步绿灯,如图9- - - - - -13。
5。结论
交通事故的主要原因之一是导致交通堵塞。摘要意外事故造成的交通拥堵是模拟通过使用改进的介质流量模型,并发现交通拥堵传播规律。首次提出了控制策略。仿真结果也证明本文提出的控制策略是有效的和可行的。根据时间和空间演化的纸,我们可以看到,网络已得到改进。但纸仍显示许多违规行为,如不考虑使用先进的智能交通的拥塞控制方法,cross-signaling路口控制和信息指导。也不认为是使用更先进的交通预测方法,提前通知通过动态网络信息,和防粘连,以及上述方法的有效组合。这也是作者的未来努力的方向。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项研究得到了广东省自然科学基金(2015 a030313626),特殊的广东省前沿和关键技术创新基金(省科技重大项目)(2014 b010112008 2015 b010106001 2015 b010129003和2016 b010109007),广州珠江科技新星计划(201610010034),广东省科技项目(2013年2013 b01010201 2013 b010102018, b090600152),广州科技项目(没有。2014年y2 - 00044),中国国家自然科学基金(61603105)和广州市高校科研项目(1201610154)。