基于动态交通需求估计和预测的交通分流模型

发布时间：2018-11-26 06:48

【摘要】：城市快速路的路网负荷较大,局部路段交通拥堵已成为常态,偶发性交通拥堵亦严重干扰城市快速路交通系统的正常运行。交通管制措施如匝道控制、交通诱导(VMS)和可变限速控制等被应用于快速路管理。“互联网+”智慧交通在城市交通中的发展为实时交通管制提供可能。作为智能交通系统(ITS)的核心组成,先进的出行者信息系统(ATIS)提供路网上的动态交通流运行状况,结合出行用户对诱导信息的反应,先进的交通管理系统(ATMS)制定满足系统优化的诱导策略,向路网使用者发布实时的交通运行状态信息和路径诱导信息,引导用户的交通行为,从而实现路网交通需求的均衡分布。本研究的目标是通过宏观METANET交通流模型分析路网上的交通流状态变化,建立路网交通分流模型,诱导路网上的交通需求重新分布,以降低系统负荷,缓解路段拥堵;另一方面,路网上的需求重新分布会导致O-D量的变化,将分流比例引入基本的动态O-D反推模型,改进O-D需求量的反推精度,从而建立基于动态需求变化的动态交通分流模型。主要内容包括以下几个部分:1.交通分流系统框架及理论模型研究。交通分流是复杂的系统任务,包括路网交通流状态的获取及预测,驾驶人对诱导信息的服从度,即驾驶人最终的路径选择行为,以及交通分流诱导策略的优化三个部分。研究首先对路网交通流动态演化过程的获取及状态描述参数进行确定,选择宏观METANET交通流模型进行路网描述;分析驾驶人路径选择行为的Logit模型,并建立驾驶人选择行为与分流诱导策略的数量化关系;交通分流诱导策略包括反馈诱导策略(Responsive strategy)和迭代诱导策略(Iterative Strategy),本文分别对策略生成机理进行分析,选定模型的诱导策略为实时运算效率较高的反馈诱导策略。2.适用于饱和路网的宏观METANET模型研究。基础METANET模型包括路段模型、节点模型、匝道排队模型和路网评价模型等。本部分对模型的基础公式及构建方法进行研究,然后根据模型需要改进METANET模型的交通流描述方程,优化路网评价指标,包括总耗费时间TTS、总旅行时间TTT和总等待时间TWT等。3.动态O-D反推数学模型研究。回顾了动态O-D反推理论所涉及的主要内容和理论,分析O-D反推的数据基础、建模思路和求解方法,以及模型求解精度所涉及的关键问题。根据动态O-D反推理论所适用的不同路网规模,分别从应用于交叉口的单点模型、应用于高速/快速路路段的路段模型和应用于全路网的模型三个层面对O-D反推模型做详细回顾和归纳,选定适用于快速路的路段分流建模的O-D反推模型。4.分流诱导策略的现实应用研究。在案例研究部分,笔者设计了不实施分流策略的常规路网和设置不同分流比例的路网等五个场景进行对比分析。研究建立的基于动态需求变化的分流模型的求解结果包括路网评价指标TTS、动态分流比例、动态车流密度、O-D反推结果和反推偏差评价指标MAPE和MSE等,通过综合分析上述指标,选定了适用于本案例路网的交通分流优化策略,并对分流策略的现实应用选定方法进行说明。
[Abstract]:The road network load of the urban expressway is large, the traffic jam of the local road section has become the normal state, and the sporadic traffic congestion also seriously interferes with the normal operation of the urban expressway traffic system. Traffic control measures such as ramp control, traffic guidance (VMS) and variable speed limit control are applied to the fast track management. The development of 鈥淚nternet +鈥，

本文编号：2357640