过于集中的流量分配易导致出口匝道和与之相衔接的地面道路过饱和,进而影响快速路和地面路网的通行效率.为提高路网中车辆通过快速路到达目的地的通行效率,基于地面路网宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD),以出口匝道通...过于集中的流量分配易导致出口匝道和与之相衔接的地面道路过饱和,进而影响快速路和地面路网的通行效率.为提高路网中车辆通过快速路到达目的地的通行效率,基于地面路网宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD),以出口匝道通行能力和与之相衔接的地面路网承载能力为约束条件,以整个路网的车辆总行程时间最短为优化目标,建立快速路出口匝道流量分配模型.根据宏观网络车流平衡方程,采用改进的遗传算法对模型进行求解.最后,通过实际路网验证了模型的有效性.结果表明,该模型可有效提高车辆通过快速路到达目的地的通行效率,同时降低出行成本.展开更多
根据交通流分布,决策区域路网交通状态转移风险是进行区域交通诱导与控制的重要基础.宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)无需复杂的路网OD数据,并可有效描述区域路网宏观特性,为解决这一问题提供了契机.因此以MFD特性为基...根据交通流分布,决策区域路网交通状态转移风险是进行区域交通诱导与控制的重要基础.宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)无需复杂的路网OD数据,并可有效描述区域路网宏观特性,为解决这一问题提供了契机.因此以MFD特性为基础,考虑诱导与控制条件下驾驶人的路径决策对子区交通状态的影响,以路网最大完成率和最短总行程时间为约束,通过模糊风险管理,建立平衡MFD子区交通状态与成本的风险决策模型,并采用ALRS算法对模型进行求解.仿真结果表明,建立的交通状态风险决策模型可有效提高控制和诱导的效率,同时保证突发情况下交通控制的实时性和有效性.展开更多
为了实时准确识别快速路网交通状态,结合快速路网的宏观基本图(macroscopic fundamental diagram,MFD)特性,提出了一种快速路网交通状态识别方法。根据浮动车检测数据,获得快速路网的MFD,初步将快速路网划分为5种状态。根据路网实时数据...为了实时准确识别快速路网交通状态,结合快速路网的宏观基本图(macroscopic fundamental diagram,MFD)特性,提出了一种快速路网交通状态识别方法。根据浮动车检测数据,获得快速路网的MFD,初步将快速路网划分为5种状态。根据路网实时数据,通过聚类算法进一步对路网状态参数进行修正。以此为基础,综合考虑快速路主线流量、出入口匝道组合形式以及邻接地面路网状况的影响,根据流量速度关系建立快速路交通状态识别模型;并通过实际路网交通数据,将所建立的模型与道路交通运行指标和车辆行驶时间法得到的结果进行对比。结果表明:建立的快速路网交通状态识别模型更加实时准确。展开更多
文摘过于集中的流量分配易导致出口匝道和与之相衔接的地面道路过饱和,进而影响快速路和地面路网的通行效率.为提高路网中车辆通过快速路到达目的地的通行效率,基于地面路网宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD),以出口匝道通行能力和与之相衔接的地面路网承载能力为约束条件,以整个路网的车辆总行程时间最短为优化目标,建立快速路出口匝道流量分配模型.根据宏观网络车流平衡方程,采用改进的遗传算法对模型进行求解.最后,通过实际路网验证了模型的有效性.结果表明,该模型可有效提高车辆通过快速路到达目的地的通行效率,同时降低出行成本.
文摘根据交通流分布,决策区域路网交通状态转移风险是进行区域交通诱导与控制的重要基础.宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)无需复杂的路网OD数据,并可有效描述区域路网宏观特性,为解决这一问题提供了契机.因此以MFD特性为基础,考虑诱导与控制条件下驾驶人的路径决策对子区交通状态的影响,以路网最大完成率和最短总行程时间为约束,通过模糊风险管理,建立平衡MFD子区交通状态与成本的风险决策模型,并采用ALRS算法对模型进行求解.仿真结果表明,建立的交通状态风险决策模型可有效提高控制和诱导的效率,同时保证突发情况下交通控制的实时性和有效性.
文摘为了实时准确识别快速路网交通状态,结合快速路网的宏观基本图(macroscopic fundamental diagram,MFD)特性,提出了一种快速路网交通状态识别方法。根据浮动车检测数据,获得快速路网的MFD,初步将快速路网划分为5种状态。根据路网实时数据,通过聚类算法进一步对路网状态参数进行修正。以此为基础,综合考虑快速路主线流量、出入口匝道组合形式以及邻接地面路网状况的影响,根据流量速度关系建立快速路交通状态识别模型;并通过实际路网交通数据,将所建立的模型与道路交通运行指标和车辆行驶时间法得到的结果进行对比。结果表明:建立的快速路网交通状态识别模型更加实时准确。
