基于拥堵概率城市快速路入口匝道控制策略,该文是关于匝道论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
匝道论文参考文献：
摘 要：为解决城市快速路交通拥挤问题,开展快速路入口匝道控制策略研究.采用现行规范和现场数据建立VISSIM微观仿真模型,基于交通仿真分析,建立快速路入口合流区的拥堵概率模型,提出基于拥堵概率的入口匝道控制策略.通过收集主线上游流量以及入口匝道流量,预测拥堵概率；若拥堵概率超过其临界值,则启用入口匝道控制系统,确定匝道入口调节率和信号周期.研究表明,相比无信号控制,基于拥堵概率的快速路入口匝道控制策略能够使拥堵概率降至0.1左右,主线车速提高约20%.
关键词：快速路；交通拥堵；预测模型；入口匝道；拥堵概率
中图分类号：U491.4 文献标志码：A
文章编号：1674-2974（2017）03-0105-08DOI：10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2017.03.013
Abstract：To release and solve traffic jam on expressway, it is necessary to investigate the ramp metering strategy of expressway. Current specification and field data were used to build the VISSIM simulation model. The breakdown probability models of expressway ramp were established by microscopic traffic simulation, and a ramp metering strategy based on breakdown probability model was put forward. According to the mainstream and ramp volume, the breakdown probability was predicted. If the probability is higher than the threshold, the metering system turns on, and the on-ramp metering rate and cycle time are calculated. Compared with a ramp without metering strategy, the breakdown probability reduced to about 0.1, while the speed of mainstream increased by about 20 %.
Key words：expressway；traffic congestion； predict model； on-ramp； breakdown probability
近十年来,我国的小汽车保有量以平均每年18.6%的速度增长.为保证交通顺畅,我国各大城市先后建成了各式快速路系统.但是,大量的车流涌向快速路,导致快速路经常发生拥堵[1-2].针对快速路的交通现状,需制订相应的交通管理策略以改善快速路的交通环境.在现有的快速路交通管理策略中,入口匝道信号控制被认为是最直接有效的快速路交通控制方式[3].
目前常用的入口匝道信号控制策略包括定时控制[4]、需求容量控制（DC控制）[5]和ALINEA控制[6],通过在入口匝道上设置信号灯控制匝道车辆进入主线的频率.然而,以上3种控制策略均存在一定的局限性.定时控制策略无法适应多变的交通状况.需求容量控制策略没有反馈机制,容易导致控制周期振荡.ALINEA策略重点关注主线上车流的状况,容易引发匝道车辆排长队现象.以上3种控制策略缺乏明确的启动和关闭控制阈值,只能解决常发性拥堵问题.郝媛等人[7]通过数据采集和分析,确定拥堵发生,提出速度阈值和流率阈值.高万宝等[8]通过将主线流量密度保持在期望密度附近,以达到主线保持高流量运行的目的.Brilon等[9]提出采用PLM法計算州际公路在不同流量下的拥堵概率.Kondyli等[10]将拥堵概率的概念应用到州际公路的匝道控制上,根据拥堵概率设置了不同主线流量的最大入口调节率.
本文拟通过拥堵概率预测,确定入口匝道控制策略的启动阈值,并提出一种基于拥堵概率的入口匝道控制策略.该策略通过收集主线和匝道的实时交通流量预测合流区的拥堵概率,当拥堵概率超过临界拥堵概率时,启动匝道控制系统,根据主线流量改变信号周期,调整匝道车流进入主线的频率,从而达到降低合流区拥堵,提高主线运行速度的目的.
1 城市快速路拥堵概率预测
1.1 交通调查和数据分析
为建立动态交通流模型,需要现场采集车辆的自由流速度.调查地点选取流量较小,车辆间影响小的路段,将录像设备架设于某城市快速路旁高层楼顶.选择在周三下午进行视频录制.在视频区域内选取一段距离已知的路段,设置截屏时差0.2 s,通过视频截图获得道路上车辆通过该路段的时间间隔,从而计算出车辆的速度.现场如图1所示.
对小车和大车分别进行统计,其中大车是指大客车、大货车等大型车辆,其余车辆为小车.视频共获取小车数据849组,大车数据140组,大车率为14.2%.数据统计结果如图2所示.
图2显示,小车速度分布于40～120 km/h之间,大车速度分布于30～90 km/h之间.对收集的数据采用莱以特准则和非参数检验方法检验个体和总体有效性.其中,小车的数据超过500个,莱以特准则取±4σ为合理区间,大车数据由于不足500个,莱以特准则取±3σ为合理区间；非参数检验方法以α等于0.05为检验标准.检验结果见表1和表2.
检验结果表明,小车调查数据中有2个数据超过莱以特检验的上限值,作为异常数据剔除,其余数据均有效,且通过总体有效性检验.
结论：关于本文可作为相关专业匝道论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文匝道是什么意思论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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