1、（2011AA110305）國家863計劃 “大城市區(qū)域交通協(xié)同聯(lián)動控制關(guān)鍵技術(shù)”主題項目同濟大學(xué)同濟大學(xué)清華大學(xué)清華大學(xué)中山大學(xué)中山大學(xué)北京交通發(fā)展研究中心北京交通發(fā)展研究中心北京通達(dá)交安科技發(fā)展中心北京通達(dá)交安科技發(fā)展中心 2014年年7月月10日日匯報人：吳兵匯報人：吳兵匯報內(nèi)容匯報內(nèi)容課題總體情況課題總體情況課題研究背景與定位課題總體任務(wù)與分工考核指標(biāo)及完成情況主要研究內(nèi)容主要研究內(nèi)容任務(wù)一：特殊需求下的網(wǎng)絡(luò)交通流特征提取與狀態(tài)識別技術(shù)特殊需求下的網(wǎng)絡(luò)交通流特征提取與狀態(tài)識別技術(shù)任務(wù)二：特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通變結(jié)構(gòu)協(xié)同控制技術(shù)特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通變結(jié)構(gòu)協(xié)同控制技術(shù)任務(wù)三：特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通擁

2、擠預(yù)防與疏解控制技術(shù)特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通擁擠預(yù)防與疏解控制技術(shù)任務(wù)四：特殊交通流分級優(yōu)先通道協(xié)同控制技術(shù)特殊交通流分級優(yōu)先通道協(xié)同控制技術(shù)任務(wù)五：特殊需求下的交通管控策略優(yōu)化系統(tǒng)研制特殊需求下的交通管控策略優(yōu)化系統(tǒng)研制 研究工作總結(jié)研究工作總結(jié)課題總體情況課題總體情況課題總體任務(wù) 面向交通需求處于特殊狀態(tài)、交通供給處于特殊狀態(tài)和運行環(huán)境處于特殊狀態(tài)三種情形，攻克特殊需求下交通控制技術(shù)，為提升特殊需求下城市交通運行效能、緩解因特殊需求引起的擁堵提供支撐。（1）特殊需求下的網(wǎng)絡(luò)交通流特征提取與狀態(tài)辨識技術(shù)；）特殊需求下的網(wǎng)絡(luò)交通流特征提取與狀態(tài)辨識技術(shù)；（2）特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通變結(jié)構(gòu)協(xié)同控制技術(shù)；）

3、特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通變結(jié)構(gòu)協(xié)同控制技術(shù)；（3）特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通擁擠預(yù)防與疏解控制技術(shù)；）特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通擁擠預(yù)防與疏解控制技術(shù)；（4）特殊交通流分級優(yōu)先通道協(xié)同控制技術(shù)；）特殊交通流分級優(yōu)先通道協(xié)同控制技術(shù)；（5）特殊需求下的交通管控策略優(yōu)化系統(tǒng)研制與系統(tǒng)的集）特殊需求下的交通管控策略優(yōu)化系統(tǒng)研制與系統(tǒng)的集成測試等。成測試等。 為本項目區(qū)域協(xié)同聯(lián)動控制提供面向特殊需求的信號控制技術(shù)方面的支撐。 課題總體情況任務(wù)分工課題總體情況序號序號 單位名稱單位名稱任務(wù)分工任務(wù)分工1同濟大學(xué)同濟大學(xué)課題總體設(shè)計，全面負(fù)責(zé)課題關(guān)鍵技課題總體設(shè)計，全面負(fù)責(zé)課題關(guān)鍵技術(shù)研究和系統(tǒng)開發(fā)術(shù)研究和系統(tǒng)開發(fā)2清華大學(xué)清

4、華大學(xué)特殊需求下交通管控優(yōu)化系統(tǒng)仿真分分析與評價析與評價，特殊需求下交通管控優(yōu)化系統(tǒng)與信號控制系統(tǒng)接口與信號控制系統(tǒng)接口設(shè)計。3中山大學(xué)中山大學(xué)特殊需求下管控系統(tǒng)的開發(fā)，特殊需求下交通管控系統(tǒng)集成接口設(shè)計與實系統(tǒng)集成接口設(shè)計與實現(xiàn)現(xiàn)4北京交通發(fā)展研究中心北京交通發(fā)展研究中心特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理，特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通流特征提取與狀網(wǎng)絡(luò)交通流特征提取與狀態(tài)辨識態(tài)辨識技術(shù)研究5北京通達(dá)交北京通達(dá)交安科技發(fā)展安科技發(fā)展中心中心特殊需求下交通協(xié)同管控系統(tǒng)的實證、實證、評估與反饋評估與反饋預(yù)期成果與指標(biāo)要求：面向道路特殊需求特征、交通信息化環(huán)境與條件，基于網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢信息，研究建立面向特殊需求面向特殊

5、需求的區(qū)域交通協(xié)同管控優(yōu)化技術(shù)體系的區(qū)域交通協(xié)同管控優(yōu)化技術(shù)體系。：研發(fā)具有應(yīng)用前景的特殊需求下區(qū)域交特殊需求下區(qū)域交通協(xié)同管控優(yōu)化軟件系統(tǒng)通協(xié)同管控優(yōu)化軟件系統(tǒng)，并依托北京等城市的道路交通控制系統(tǒng)加以驗證與應(yīng)用。4-6項、4-6項；20篇以上。形成1支具有核心競爭力的影響區(qū)域內(nèi)背景/特殊交通流10%15%課題總體情況指標(biāo)完成情況課題發(fā)表論文論文45篇，申請專利專利11項項（其中授權(quán)1項），申請軟件著作權(quán)軟件著作權(quán)7項構(gòu)建并標(biāo)定了面向特殊需求網(wǎng)絡(luò)交通管控的仿真模型仿真模型開發(fā)了特殊需求下區(qū)域交通協(xié)同管控系統(tǒng)管控系統(tǒng)模型分析表明：所開發(fā)的優(yōu)化系統(tǒng)預(yù)案生成時間不超過5分鐘分鐘；對于不可預(yù)知需求在需

6、求確認(rèn)后方案響應(yīng)時間不超過5分鐘分鐘總體上能夠?qū)崿F(xiàn)特殊需求影響范圍內(nèi)交通流和緊急優(yōu)先交通流延誤降低降低10%以上；特殊需求影響區(qū)域機動車通過量提高提高 10%以上培養(yǎng)博士研究生博士研究生7人人，碩士研究生碩士研究生15人人獲得省部級科技進(jìn)步獎進(jìn)步獎2項項面向城市道路交通管理與信息服務(wù)的交通狀態(tài)預(yù)測預(yù)報關(guān)鍵技術(shù)城市道路交叉口精細(xì)化分析理論及其應(yīng)用課題總體情況課題總體情況任務(wù)名稱任務(wù)名稱起始時技術(shù)起始時技術(shù)就緒水平就緒水平結(jié)束時技術(shù)結(jié)束時技術(shù)就緒水平就緒水平特殊需求下的網(wǎng)絡(luò)交通流征特殊需求下的網(wǎng)絡(luò)交通流征提取與狀態(tài)辨識技術(shù)提取與狀態(tài)辨識技術(shù)第四級第六級特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通變結(jié)構(gòu)特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通變結(jié)

7、構(gòu)協(xié)同控制技術(shù)協(xié)同控制技術(shù)第三級第六級特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通擁擠預(yù)特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通擁擠預(yù)防與疏解控制技術(shù)防與疏解控制技術(shù)第三級第六級特殊交通流分級優(yōu)先通道協(xié)特殊交通流分級優(yōu)先通道協(xié)同控制技術(shù)同控制技術(shù)第三級第六級特殊需求下的交通管控策略特殊需求下的交通管控策略優(yōu)化系統(tǒng)研制優(yōu)化系統(tǒng)研制第三級第七級技術(shù)就緒水平任務(wù)一：特殊需求下的網(wǎng)絡(luò)交通流特任務(wù)一：特殊需求下的網(wǎng)絡(luò)交通流特征提取與狀態(tài)識別技術(shù)征提取與狀態(tài)識別技術(shù)主要研究內(nèi)容1.1 1.1 研究思路研究思路主要研究內(nèi)容交通特征參數(shù)交通特征參數(shù)提取提取不可預(yù)知特殊需求不可預(yù)知特殊需求可預(yù)知特殊需求可預(yù)知特殊需求交通事件自動檢測交通事件自動檢測及持續(xù)時間

8、分析及持續(xù)時間分析特殊需求參數(shù)特殊需求參數(shù)網(wǎng)絡(luò)交通狀態(tài)小區(qū)網(wǎng)絡(luò)交通狀態(tài)小區(qū)劃分劃分基于基于MFD的小區(qū)的小區(qū)OD反推反推區(qū)域特殊需求區(qū)域特殊需求局部特殊需求局部特殊需求（點事件）（點事件）宏觀配流方法宏觀配流方法微觀交通波方法微觀交通波方法影響范圍分析影響范圍分析排隊長度及消散時間分析排隊長度及消散時間分析全局性擁堵判別全局性擁堵判別1.2 特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通流特征提取特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通流特征提取網(wǎng)絡(luò)交通流特征參數(shù)交通供給：飽和流量、啟動損失等交通需求：流量、車速、飽和度等交通運行：排隊長度、延誤、行程時間、自由流車速等發(fā)表論文：發(fā)表論文：“信號交叉口飽和流率動態(tài)提取方法研究信號交叉口飽和流率

9、動態(tài)提取方法研究”. 交通運輸工程學(xué)報交通運輸工程學(xué)報. 2013, Vol. 13(1): 98-103（EI檢索）檢索）等等3篇篇主要研究內(nèi)容1.3 不可預(yù)知特殊需求識別不可預(yù)知特殊需求識別地面交通事件識別地面交通事件識別運用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，以線圈檢測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，判別交通事件是否發(fā)生。主要研究內(nèi)容快速路交通事件識別快速路交通事件識別以上下游交通流密度差的守恒方程為基礎(chǔ)，分析密度差在短時間內(nèi)的變化，判別交通事件是否發(fā)生。222exp21x1.3.1 地面道路交通事件識別地面道路交通事件識別根據(jù)SCOOT和ACTRA線圈布設(shè)位置的不同，建立基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測模型。仿真試驗表明，對于500

10、m以下的較短路段，平均檢測率達(dá)到90%以上；對于500m以上的較長路段，平均檢測率為75%左右。發(fā)表論文：發(fā)表論文： “Arterial Street Incident Detection Using Bayesian network,” Proceedings of the 18th International Conference of the Hong Kong Society for Transportation Studies, Transport Dynamics, Dec 14-16, Hong Kong, China.，2013. SCOOT信號系統(tǒng)線圈布設(shè)圖（ 355m ）主

11、要研究內(nèi)容ACTRA信號系統(tǒng)線圈布設(shè)圖（ 692m ）1.3.2 快速路交通事件識別快速路交通事件識別發(fā)表論文：發(fā)表論文： “Crash frequency analysis for urban expressways by considering segment type”, TRB2012事件持續(xù)時間(min）數(shù)量（個）本研究算法加州8號算法DELOS算法檢測率(%)平均檢測時間(s)檢測率(%)平均檢測時間(s)檢測率(%)平均檢測時間(s)024261.942.145.265.252.482.5342982.853.772.474.679.394.155793.059.880.771.

12、786.084.6總計12880.553.967.271.073.486.4212exp2122dxxTh算法數(shù)據(jù)分析算法數(shù)據(jù)分析（上?？焖俾窋?shù)據(jù)）主要研究內(nèi)容Th=2.326 =0.01 1.4 交通事件持續(xù)時間預(yù)測交通事件持續(xù)時間預(yù)測采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和非參數(shù)回歸方法，建立并標(biāo)定交通事件持續(xù)時間預(yù)測模型。運用快速路23227條交通事件數(shù)據(jù)（上海）。采用80%的數(shù)據(jù)標(biāo)定模型，20%的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。發(fā)表論文：發(fā)表論文：快速路交通事件持續(xù)時間預(yù)測模型研究快速路交通事件持續(xù)時間預(yù)測模型研究. 同濟大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）同濟大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）. 2013, Vol. 41(7):1015-1019（

13、EI檢索）檢索）異常事件持續(xù)時間分布主要研究內(nèi)容算法的預(yù)測誤差1.5 點事件的排隊長度及消散時間分析點事件的排隊長度及消散時間分析排隊長度及消散時間的微觀分析方法采用流密速關(guān)系，采用基于線圈數(shù)據(jù)的交通波波速公式：停車波啟動波排隊長度計算流程專利申請：專利申請：基于線圈檢測的交通事件影響范圍及持續(xù)時間確定方法基于線圈檢測的交通事件影響范圍及持續(xù)時間確定方法. 申請?zhí)柹暾執(zhí)?01310633349.4（已受理）（已受理）主要研究內(nèi)容t1 t2212t1221()1.(1 c.v )tv vqqv qv q1 t12t11(1 c.v )sjq vv kq2fbjkvk 1.6 特殊需求的影響范圍分

14、析特殊需求的影響范圍分析基于繞行和鄰接矩陣的影響范圍分析主要研究內(nèi)容事件發(fā)生位置（阜成門外大街，由西向東，三車道主干路，通行能力2700pcu/h ）基于繞行的影響范圍分析基于鄰接矩陣的影響范圍分析1.7 特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通流態(tài)勢分析特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通流態(tài)勢分析基于MFD的交通小區(qū)劃分路段車流密度方差()min( )minTxyTyD W yNcut xy Dy主要研究內(nèi)容2( , )2( )( )( , )( )( )()kkkABNSA AVar ANSANSA BVar AVar Buu路網(wǎng)模型MFD小區(qū)劃分結(jié)果：17區(qū)域1467條路碩士論文：碩士論文： 基于基于MFD特性的城市子區(qū)劃分

15、方法研究特性的城市子區(qū)劃分方法研究，并發(fā)表論文，并發(fā)表論文2篇篇.NSk=0.91101.8 態(tài)勢分析態(tài)勢分析全局性擁堵判別全局性擁堵判別基于關(guān)鍵路段的擁堵閾值判斷按照對路網(wǎng)總行程時間影響程度確定關(guān)鍵路段及其權(quán)重，結(jié)合路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和OD矩陣分析擁堵狀態(tài)根據(jù)不同類型的特殊需求參數(shù)，分析計算所有擁堵路段加權(quán)比例，采用關(guān)鍵路段擁堵閾值判斷是否形成全局性或局部性擁堵發(fā)表論文：發(fā)表論文：引入公共因子的引入公共因子的Loigt型隨機用戶均衡模型型隨機用戶均衡模型. 北京理工大學(xué)學(xué)報北京理工大學(xué)學(xué)報. 2012, Vol. 32(s1): 161-164等等2篇篇主要研究內(nèi)容 擁堵閾值 擁堵閾值%1001Nmi

16、wPnisi根據(jù)對實測區(qū)域根據(jù)對實測區(qū)域路網(wǎng)擁堵路網(wǎng)擁堵數(shù)據(jù)的分析計算，數(shù)據(jù)的分析計算，確定擁堵閾值確定擁堵閾值為為57%57%（上海市上海市）任務(wù)二：特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通變結(jié)構(gòu)任務(wù)二：特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通變結(jié)構(gòu)協(xié)同控制技術(shù)協(xié)同控制技術(shù)主要研究內(nèi)容2.1 研究思路研究思路思想與方法思想與方法理論與模型理論與模型評價與建議評價與建議主要研究內(nèi)容tstatsSccccSccccS432143211,max1,max主要研究內(nèi)容進(jìn)口車道組劃分進(jìn)口車道組劃分優(yōu)化模型優(yōu)化模型實施方案判斷實施方案判斷數(shù)據(jù)分析結(jié)果數(shù)據(jù)分析結(jié)果能夠較好地響應(yīng)動態(tài)需求，顯著提高交叉口運行水平（案例中，車均延誤降低了車均延誤降低了1

17、4.7%）。當(dāng)交通需求發(fā)生顯著變化時才觸發(fā)，忽略較小的短期波動。2.2 進(jìn)口道進(jìn)口道車道功能優(yōu)化車道功能優(yōu)化（節(jié)點層）（節(jié)點層）發(fā)表論文：信號控制交叉口動態(tài)車道功能優(yōu)化方法，同濟大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），發(fā)表論文：信號控制交叉口動態(tài)車道功能優(yōu)化方法，同濟大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），20132013 A Two-step Optimization Model for Dynamic Lane Assignment at Isolated Signalized Intersections”，TRB2013TRB2013專利申請：專利申請：“一種交叉口動態(tài)車道功能控制的實施方法一種交叉口動態(tài)車道功能控制的

18、實施方法”，20132013ttuYmin2.3進(jìn)口道雙停止線控制（節(jié)點層）進(jìn)口道雙停止線控制（節(jié)點層）優(yōu)化模型優(yōu)化模型（雙層優(yōu)化模型）上層模型目標(biāo)：下層模型目標(biāo)：min()LTGGmin()LTdd主要研究內(nèi)容發(fā)表論文：發(fā)表論文：“雙停車線進(jìn)口道主預(yù)信號配時協(xié)調(diào)優(yōu)化模型雙停車線進(jìn)口道主預(yù)信號配時協(xié)調(diào)優(yōu)化模型”， 吉林大學(xué)學(xué)報吉林大學(xué)學(xué)報, 2013, 2013 “Coordinated Optimization of signal timings for intersection approach with pre-signalsCoordinated Optimization of sig

19、nal timings for intersection approach with pre-signals”，TRB2013TRB2013數(shù)據(jù)分析結(jié)果數(shù)據(jù)分析結(jié)果 針對所研究案例的交叉口，綠燈時長可減少14.2%-28.5%，并提高了通行能力。約束條件約束條件流量分配約束車道功能分配約束主信號控制約束預(yù)信號控制約束綜合功能區(qū)長度約束飽和度約束發(fā)表論文：發(fā)表論文：“Increasing the Capacity of Signalized Intersections by Dynamically Using Exit-lanes for Left-turn Traffic”，TRB2013TR

20、B20132.4 出口車道動態(tài)控制出口車道動態(tài)控制（節(jié)點層）（節(jié)點層）優(yōu)化模型優(yōu)化模型數(shù)據(jù)分析結(jié)果數(shù)據(jù)分析結(jié)果提高交叉口儲備通行能力，尤其在高流量條件下，仍使交叉口保持未飽和狀態(tài)，而此時常規(guī)交叉口已經(jīng)飽和。減少的延誤，較常規(guī)交叉口減少了19.8% （高流量）、8.5%（中流量）、1.2%（低流量）減少排隊長度，較常規(guī)交叉口減少了22.6%（高流量）、10.7%（中流量）、5.1% （低流量）主要研究內(nèi)容max 約束條件約束條件流量分配約束車道功能分配約束流向禁止約束交叉口信號控制約束掉頭節(jié)點信號控制約束掉頭節(jié)點與交叉口間距約束飽和度約束2.5 基于中央分隔帶掉頭的交叉口流向控制基于中央分隔帶掉

21、頭的交叉口流向控制（節(jié)點層）（節(jié)點層）優(yōu)化模型優(yōu)化模型 數(shù)據(jù)分析結(jié)果數(shù)據(jù)分析結(jié)果能根據(jù)交通流量和交叉口幾何條件自動選擇MUTI類型提升儲備通行能力，案例中較常規(guī)交叉口提高約17%降低交叉口車均延誤（降低15.3%）被禁止流向需要繞行，其延誤值明顯大于其它流向，但仍有明顯改善主要研究內(nèi)容發(fā)表論文：發(fā)表論文：“Optimal Intersection Operation With Median U-turn: A Lane-based ApproachOptimal Intersection Operation With Median U-turn: A Lane-based Approach”，

22、TRB2014TRB2014， TRR TRR 收錄收錄主要研究內(nèi)容基于動態(tài)可逆車道的連線交通控制基于動態(tài)可逆車道的連線交通控制（連線層）（連線層）約束條件約束條件流量分配約束車道功能分配約束信號控制約束內(nèi)部路段可逆車道控制約束內(nèi)部路段排隊溢流約束飽和度約束2.7 基于可逆車道的干道交通優(yōu)化控制基于可逆車道的干道交通優(yōu)化控制（連線層）（連線層）優(yōu)化模型優(yōu)化模型對比方案對比方案方案1：模型優(yōu)化方案方案2：信號配時優(yōu)化方案方案3：可逆車道+車道功能優(yōu)化，不考慮左轉(zhuǎn)禁行措施方案4：可逆車道+干道左轉(zhuǎn)禁行數(shù)據(jù)分析結(jié)果數(shù)據(jù)分析結(jié)果模型可根據(jù)交通需求，自動生成合理的控制方案當(dāng)需求波動不大時僅對信號配時進(jìn)行

23、優(yōu)化當(dāng)交通需求發(fā)生較大變化時對干道的幾何布置進(jìn)行優(yōu)化模型優(yōu)化方案延誤分別降低了20.8%、31.7%和26.8%主要研究內(nèi)容max 約束條件約束條件流量分配約束交叉口車道功能分配約束路段車道分配約束可逆車道應(yīng)連續(xù)設(shè)置約束信號控制約束飽和度約束2.8 網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)協(xié)同優(yōu)化控制（網(wǎng)絡(luò)層）網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)協(xié)同優(yōu)化控制（網(wǎng)絡(luò)層）優(yōu)化模型優(yōu)化模型（1）上層規(guī)劃）上層規(guī)劃（2）下層規(guī)劃）下層規(guī)劃對比方案對比方案方案1：模型優(yōu)化方案方案2：信號配時優(yōu)化方案方案3：禁左交通組織策略方案4：單行性交通組織策略數(shù)據(jù)分析結(jié)果數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過合理選擇并組合多種交通組織策略，減少了瓶頸節(jié)點數(shù)量和擁擠程度 主要研究內(nèi)容max 發(fā)

24、表論文：發(fā)表論文：“A Network Enhancement Model with Integrated Lane Reorganization and Traffic Control Strategies”，TRB2014TRB2014在提升網(wǎng)絡(luò)儲備通行能力方面較其它三種策略有顯著優(yōu)勢，分別提升29.1%，23.1%和28.1%。2.9 網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)協(xié)同優(yōu)化評價網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)協(xié)同優(yōu)化評價建立層次結(jié)構(gòu)模型專家經(jīng)驗法構(gòu)造對比較陣計算權(quán)向量并做一致性檢驗計算組合權(quán)向量并做組合一致性檢驗獲得最終評價權(quán)重特征向量法灰色關(guān)聯(lián)投影法灰色關(guān)聯(lián)投影法STEP1 構(gòu)建最佳決策方案STEP2 決策矩陣初值化STEP3

25、 STEP3 計算子因素與母因素關(guān)聯(lián)度STEP4 構(gòu)造多目標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)判斷矩陣STEP5 構(gòu)造加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)判斷矩陣STEP6 計算灰色關(guān)聯(lián)投影角STEP7 計算灰色關(guān)聯(lián)投影值并排序指標(biāo)選取指標(biāo)選取權(quán)重確定權(quán)重確定評價方法評價方法主要研究內(nèi)容2.10 網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)的適應(yīng)性實驗研究網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)的適應(yīng)性實驗研究實驗設(shè)備實驗設(shè)備高逼真的駕駛行為模擬系統(tǒng)高逼真的駕駛行為模擬系統(tǒng)試驗區(qū)域試驗區(qū)域約40km。重點研究6橫7縱共13條道路實驗結(jié)果實驗結(jié)果初遇到變結(jié)構(gòu)控制措施時，駕駛?cè)似毡楦械嚼Щ蟆Ｊ苓^教育的駕駛?cè)嗣黠@較未受教育的駕駛?cè)嗽谧裾侣屎屯ㄐ行史矫婢兄玫谋憩F(xiàn)。完備的交通標(biāo)志標(biāo)線設(shè)置有助于提高駕駛?cè)藢?/p>

26、制措施的理解駕駛?cè)藢τ诩t燈信號的敏感性較高，從積極的意義上，這大大減少變結(jié)構(gòu)控制措施的安全隱患主要研究內(nèi)容任務(wù)三：任務(wù)三：特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通擁擠預(yù)特殊需求下網(wǎng)絡(luò)交通擁擠預(yù)防與疏解控制技術(shù)防與疏解控制技術(shù)主要研究內(nèi)容3.1 研究思路研究思路潛在問題優(yōu)化方法評價改進(jìn)交通流理論與方法智能控制理論與方法數(shù)學(xué)規(guī)劃模型與算法交通仿真主要研究內(nèi)容小區(qū)層策略（戰(zhàn)略級）小區(qū)層策略（戰(zhàn)略級）小區(qū)邊界交叉口截流小區(qū)邊界交叉口截流/ /卸載的模糊控制卸載的模糊控制非小區(qū)邊界交叉口的綠波控制非小區(qū)邊界交叉口的綠波控制路徑層策略（戰(zhàn)術(shù)級）路徑層策略（戰(zhàn)術(shù)級）路徑局部擁擠下的路徑局部擁擠下的“上游紅波上游紅波+ +下游綠波

27、下游綠波”交通信號控制策略交通信號控制策略路徑全線擁擠下的交通分流與信號控制組合策略路徑全線擁擠下的交通分流與信號控制組合策略單點層策略（戰(zhàn)術(shù)級）單點層策略（戰(zhàn)術(shù)級）改進(jìn)的改進(jìn)的等排隊強度的半擁擠交叉口信號控制等排隊強度的半擁擠交叉口信號控制多多目標(biāo)優(yōu)化全擁擠目標(biāo)優(yōu)化全擁擠無無溢出交叉口信號控制溢出交叉口信號控制需求控制全擁擠有溢出交叉口信號控制需求控制全擁擠有溢出交叉口信號控制3.2 策略分層策略分層主要研究內(nèi)容3.3 小區(qū)層策略（戰(zhàn)略級）小區(qū)層策略（戰(zhàn)略級） 主要研究內(nèi)容邊界交叉口控制邊界交叉口控制截流或卸載策略截流或卸載策略數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析北京奧林匹克公園路網(wǎng)模型11( )( )iiNj

28、jijjiNjijjLgwwkCP kLgww1niiiiivCCIWs g關(guān)聯(lián)度：max10.511niinqItq小區(qū)負(fù)荷度指標(biāo)交叉口飽和度指標(biāo)CI1=0.125， CI2=0.537，CI3 =0.453， CI4 =0.516：CI1 CI3 ，截流策略截流策略，調(diào)小相關(guān)流向的綠信比（3號交叉口號交叉口）CI2 CI4 ，卸載策略卸載策略，調(diào)大相關(guān)流向的綠信比（2號交叉口號交叉口）方案策略V VO O1單獨使用截流7.17%-6.10%2單獨使用卸載9.96%-1.97%3兩策略綜合使用16.86%-12.63%3.4 路徑層策略（路徑層策略（1/2）發(fā)表論文：發(fā)表論文：“Satura

29、tion Flow Rate and Start-up Lost Time of Dual-left Lanes at Signalized Intersection in Saturation Flow Rate and Start-up Lost Time of Dual-left Lanes at Signalized Intersection in Rainy Weather ConditionRainy Weather Condition”，CICTP2013CICTP2013； “干線局部擁擠條件下紅波帶信控策略設(shè)計與實施研究干線局部擁擠條件下紅波帶信控策略設(shè)計與實施研究”，第七屆

30、中國智能交通年會，第七屆中國智能交通年會, 2012, 2012 主要研究內(nèi)容關(guān)鍵路徑局部擁擠下的交通信號控制優(yōu)化模型：優(yōu)化模型：考慮排隊占比約束條件并以通行能力最大通行能力最大為目標(biāo)的公共周期周期與綠信比綠信比優(yōu)化車流方向局部擁擠各交叉口通行能力平均提高15%關(guān)鍵交叉口排隊可有效降低，排隊更均衡關(guān)鍵路徑全線擁擠交通信號控制優(yōu)化模型優(yōu)化模型上層規(guī)劃上層規(guī)劃：使分流路徑交叉口的延誤總和最小下層規(guī)劃下層規(guī)劃：使由關(guān)鍵路徑和分流路徑組成的路網(wǎng)行程時間最小主要研究內(nèi)容發(fā)表論文：發(fā)表論文：“惡劣天氣事件對道路交通系統(tǒng)影響的研究綜述惡劣天氣事件對道路交通系統(tǒng)影響的研究綜述”，交通信息與安全，交通信息與安全

31、,20123.4 路徑層策略（路徑層策略（2/2）關(guān)鍵路徑（全線擁擠）分流路徑Q(pcu/h)Cycle(s)Green time(s)F(pcu/h)D(s)Travel time(s)500160(128,22,75,75,111,39,110,40,68,82,54,48,43)(313,187)20929113130070(49,11,30,30,44,16,44,16,30,30,21,15,19)(169,131)9312740810060(38,12,25,25,37,13,37,13,25,25,16,13,17)(15,85)8135668隨著隨著分流分流流量流量Q Q的增大

32、的增大：選擇選擇繞行路徑的繞行路徑的流量流量比例在下降，在比例在下降，在中中低低分流分流需求下分流措施需求下分流措施具有具有較好較好的的效果效果。單個交叉口擁擠交叉口控制流程單個交叉口擁擠交叉口控制流程3.5 單點層策略單點層策略發(fā)表論文：發(fā)表論文：“信號交叉口可變車道主預(yù)信號配時協(xié)調(diào)關(guān)系研究信號交叉口可變車道主預(yù)信號配時協(xié)調(diào)關(guān)系研究”，重慶交通大學(xué)學(xué)報，重慶交通大學(xué)學(xué)報, 2013 “瓶頸交叉口需求控制策略研究瓶頸交叉口需求控制策略研究”，第七屆中國智能交通年會，第七屆中國智能交通年會,2012主要研究內(nèi)容任務(wù)四：特殊交通流分級優(yōu)先通道協(xié)任務(wù)四：特殊交通流分級優(yōu)先通道協(xié)同控制技術(shù)同控制技術(shù)主

33、要研究內(nèi)容4.1 緊急交通流分級優(yōu)先控制框架緊急交通流分級優(yōu)先控制框架主要研究內(nèi)容4.2 基于模糊控制的優(yōu)先級劃分方法基于模糊控制的優(yōu)先級劃分方法申請專利：申請專利：“一種基于緊急交通流優(yōu)先級別多層模糊的劃分方法一種基于緊急交通流優(yōu)先級別多層模糊的劃分方法”,2012發(fā)表論文：發(fā)表論文：“緊急交通流優(yōu)先級多層模糊劃分模型緊急交通流優(yōu)先級多層模糊劃分模型 ”,東南大學(xué)學(xué)報東南大學(xué)學(xué)報, 2013主要研究內(nèi)容優(yōu)先級別優(yōu)先級別Dpk計算方法計算方法基于模糊判別理論建立了緊急交通流基于模糊判別理論建立了緊急交通流優(yōu)先級別劃分模型，并通過優(yōu)先級別劃分模型，并通過MATLABMATLAB算算例驗證模型，該

34、模型同時考慮了優(yōu)先例驗證模型，該模型同時考慮了優(yōu)先需求和優(yōu)先控制對路網(wǎng)狀態(tài)的影響需求和優(yōu)先控制對路網(wǎng)狀態(tài)的影響事件類型急救病人火災(zāi)火災(zāi)火災(zāi)供電故障車隊組成救護車1救護車2救火車3警車2救護車1救火車2救火車1工程車1預(yù)計損失(萬元)02700130080800預(yù)計人員傷亡(人)16200目標(biāo)行程時間(min)1510101230極限行程時間(min)5861010路段設(shè)計時速(km/h)2040804060路段飽和度0.40.80.90.80.7災(zāi)前預(yù)估損失參數(shù)Plk0.70.7940.7520.5900.690急迫度Uk0.6670.2000.4000.1670.667優(yōu)先需求強度Ipd0.

35、5160.8850.7820.7740.510優(yōu)先控制影響強度Ipi0.0800.3540.8060.3540.396修正系數(shù)0.9001.0000.9960.8000.300修正后的優(yōu)先控制影響強度I*pi0.0720.3540.8030.2830.119模型輸入?yún)?shù)模型輸入?yún)?shù)中間計算變量中間計算變量模型輸出結(jié)果模型輸出結(jié)果緊急交通流通道優(yōu)先控制流程緊急交通流通道優(yōu)先控制流程緊急交通流通道優(yōu)先控制優(yōu)化目標(biāo)緊急交通流通道優(yōu)先控制優(yōu)化目標(biāo)4.3 緊急交通流通道優(yōu)先控制流程及優(yōu)化目標(biāo)緊急交通流通道優(yōu)先控制流程及優(yōu)化目標(biāo)主要研究內(nèi)容min :kkpkPTD22max(,0)1bkkkkkkkekk

36、kLV LtN vTavV L C緊急交通流路段行程時間估計值緊急交通流路段行程時間估計值發(fā)表論文：發(fā)表論文：“Travel time estimation model for emergency vehicles under preemption control ”, CICTP, 2013路徑選擇目標(biāo)函數(shù)：路徑選擇目標(biāo)函數(shù)：圖例：圖例：緊急交通流清空車道/道路緊急交通通道應(yīng)用分段閉塞優(yōu)先控制方法時，同時采用綠波信號優(yōu)先控制或單點優(yōu)先控制方法。應(yīng)用分段閉塞優(yōu)先控制方法時，同時采用綠波信號優(yōu)先控制或單點優(yōu)先控制方法。4.4 緊急交通流車道分段閉塞優(yōu)先控制方法緊急交通流車道分段閉塞優(yōu)先控制方法

37、主要研究內(nèi)容仿真實驗結(jié)果數(shù)學(xué)模型計算結(jié)果響應(yīng)時間計算模型響應(yīng)時間計算模型kkkkkNvLVt2信號協(xié)調(diào)優(yōu)先控制信號相位調(diào)整每周期offset調(diào)整值：發(fā)表論文：發(fā)表論文：“ Development of Degree-of-Priority Based Preemption Control Strategy for Emergency Vehicle Operation ”, Discrete Dynamics in Nature and Society, 2013為背景車流提供單向擴散綠波，增大背景車流為背景車流提供單向擴散綠波，增大背景車流處于處于下游交叉口綠燈運行時間下游交叉口綠燈運行時間

38、內(nèi)的概率內(nèi)的概率，有利于特殊交通流向車輛及時快速通行。信號協(xié)調(diào)優(yōu)先控制目標(biāo)信號協(xié)調(diào)優(yōu)先控制目標(biāo)4.5 緊急交通流通道信號協(xié)調(diào)控制緊急交通流通道信號協(xié)調(diào)控制主要研究內(nèi)容dkkiikadjkCTOO0不同信號階段的切換與恢復(fù)不同信號階段的切換與恢復(fù)Wm : 優(yōu)先方向通行優(yōu)先方向通行Wc : 交叉方向通行交叉方向通行F : 綠閃綠閃Ym : 優(yōu)先方向黃燈優(yōu)先方向黃燈Yc：交叉方向黃燈：交叉方向黃燈 AR : 全紅等待全紅等待：優(yōu)先方向綠燈時緊急信號切換與恢復(fù)：優(yōu)先方向綠燈時緊急信號切換與恢復(fù)：優(yōu)先方向綠閃時緊急信號切換與恢復(fù)：優(yōu)先方向綠閃時緊急信號切換與恢復(fù)：優(yōu)先方向黃燈時緊急信號切換與恢復(fù)：優(yōu)先方

39、向黃燈時緊急信號切換與恢復(fù)：優(yōu)先方向紅燈（全紅）時緊急信號切換與恢復(fù)：優(yōu)先方向紅燈（全紅）時緊急信號切換與恢復(fù)：相交方向綠燈時緊急信號切換與恢復(fù)：相交方向綠燈時緊急信號切換與恢復(fù)相交方向綠閃時緊急信號切換與恢復(fù)相交方向綠閃時緊急信號切換與恢復(fù)相交方向黃燈時緊急信號切換與恢復(fù)相交方向黃燈時緊急信號切換與恢復(fù)相交方向紅燈（全紅）時緊急信號切換與恢復(fù)相交方向紅燈（全紅）時緊急信號切換與恢復(fù)4.6 緊急交通流單點優(yōu)先控制緊急交通流單點優(yōu)先控制主要研究內(nèi)容任務(wù)五：任務(wù)五：特殊需求下的交通管控策略優(yōu)化特殊需求下的交通管控策略優(yōu)化系統(tǒng)研制系統(tǒng)研制5.1 特殊特殊需求需求策略策略仿真分析系統(tǒng)與評估仿真分析系統(tǒng)

40、與評估2個測試路網(wǎng)模型（軟件工具: PTV VISUM 和VISSIM）1套特殊需求仿真建模理論與方法2個實驗平臺研究內(nèi)容研究內(nèi)容主要研究內(nèi)容5.1.1 測試路網(wǎng)建模測試路網(wǎng)建模實證區(qū)域路網(wǎng)實證區(qū)域路網(wǎng)VISUM路網(wǎng)模型VISSIM路網(wǎng)模型主要研究內(nèi)容5.1.2 特殊需求仿真建模方法特殊需求仿真建模方法實際建模前的工作最初建模檢驗?zāi)Ｐ蛻?yīng)用微觀交通仿真分析的一般流程確定受特殊需求影響的關(guān)鍵參數(shù)（交通需求、交通供給、運行環(huán)境、駕駛行為）確定特殊需求影響的時空范圍受影響關(guān)鍵參數(shù)的仿真實現(xiàn)修改仿真參數(shù) （及參數(shù)的標(biāo)定和優(yōu)化）設(shè)置代理VAP編程Com接口特殊需求仿真的改進(jìn)流程特殊需求仿真建模流程特殊需求