一种考虑交叉口因素的改进元胞传输模型

发布时间：2020-02-14 02:33

【摘要】：为使元胞传输模型(Cell Transmission Model,CTM)适用于城市道路环境下的交通流仿真,以流量守恒定律和宏观基本图为基础,推导出使用交通流密度描述元胞动态特征的迭代公式,克服了基本CTM中所有元胞长度必须相等的局限性.同时提出了基于车道功能和信号相位的进出口路段和交叉口内部的元胞划分方法,并根据停车线处的放行流率动态调整受信号控制元胞的发送流率,由此提出了考虑信号控制的改进CTM.最后,分别使用该CTM和VISSIM软件对一个包含2个交叉口的城市道路进行仿真,并对比分析输出结果.实验表明,两者输出的交通流密度曲线吻合度高,对信号控制交叉口交通流的排队和消散特征的描述十分接近,与此同时,改进CTM显著地减小了计算开销和用时.
【图文】：

基本图,元胞

第17卷第3期一种考虑交叉口因素的改进元胞传输模型图1宏观基本图Fig.1Macroscopicfundamentaldiagram以链状排列、交通流均匀分布的两个相邻元胞i和i+1作为研究对象，根据流量守恒定律，有Δt(q)i(t)-qi+1(t)=li(k)i(t)+1-ki(t)(5)对上式作适当的变换，便可得到用于更新元胞状态的迭代公式为ki(t)+1=ki(t)+Δtli(q)i(t)-qi+1(t)(6)式中：li为元胞i的长度，且必须满足约束条件l>vΔt(以下称为元胞长度约束条件).因此在自由流速度确定的情况下(通常为一个固定值)，选择合理的元胞长度依赖于选择合理的间隔时长，反之亦然.上述迭代公式与基本CTM相比，其差异性体现在以下方面：(1)每次迭代更新的元胞属性为交通流密度，而非容纳的车辆数；由于元胞的长度已知，可以容易求出元胞容纳的车辆数，这就为针对个体车辆的精细化仿真提供可能性；(2)同时引入元胞长度属性，打破了基本CTM规定的元胞长度必须相同的约束，增强模型的灵活性和适用范围.至于分流与合流情形的传输模型，可参考文献[1]和文献[2]，在此不再赘述.1.2考虑交叉口因素的CTM由于交叉口停车线前的导向段不允许车辆换道，一条车道内的车辆具有相同流向(混合车道可视为一个流向，如直左流向)，而一个信号相位通常由若干股不发生冲突的进口车流组合而成，为模拟信号灯对每股车流的控制，有必要根据车道功能将导向段纵向(垂直于道路中轴线方向)划分为不同的元胞.出口路段的元胞划分方法与普通路段基本一致，沿道路中轴线方向横向划分.交叉口内部空间的元胞划分需要考虑元胞长度约束条件.为方便描述，将车辆从进口行驶至出口所经过的区域称为衔接段，若以某出口为边界的所有衔接段均满足元胞长度

曲线,元胞,划分方法,路段

交通运输系统工程与信息2017年6月(a)出口元胞不后移的元胞划分方法(b)出口元胞后移的元胞划分方法(c)出口路段拓宽的元胞划分方法图2出口路段元胞划分方法Fig.2Cellulardivisionmethod(CDM)atexit图3停车线处放行流率的变化曲线Fig.3Thechangingcurveofflowrateatstopline记停车线处的放行流率为q=f(t)，则在时间间隔[t),t+Δt内，通过停车线断面的交通量为Q(t)=∫tt+Δtf(x)dx，平均流率为qˉ(t)=Q(t)Δt，则将进口元胞的发送流率调整为S′(t)=min{vk(t)},qcλ(t)(7)式中：λ表示饱和流率的折减系数，由公式λ(t)=qˉ(t)qc=Q(t)qcΔt计算得出.另外可以证明，将信号灯设置在元胞的末端与设置在下游相邻元胞的始端产生的效果是相同的，区别在于，前者要调整的元胞属性为发送流率，而后者则为接收流率.上述模型默认将信号灯设置在进口元胞的末端，因此调整的属性为发送流率.另外，不建议将信号灯设置在元胞的内部，因为信号灯在红灯期间对上游交通流的拦截作用会导致信号灯两侧的交通流密度不均匀，此时应当将元胞视为两个相对独立的小元胞，这在理论上虽然可行，但可能会破坏元胞长度约束条件.这就要求在将现实路网抽象为以元胞为节点的拓扑结构时要优先考虑信号灯的位置，，对路段进行合理的划分.2案例分析2.1基本数据为验证改进CTM的准确性和优越性，使用Java语言编写CTM仿真程序(CTM-P)，选择包含2个交叉口的城市路段作为仿真环境(如图4所示)，并将CTM-P的运行结果与目前倍受认可的微观交通仿真软件VISSIM的仿真结果进行对比分析.其中，交叉口1为十字形交叉口，每个进口均为3车道，分别是专用右转，专用直行和专用左转车道，且右转车道采用渠化方式提?

【参考文献】