基于公交行车速度优化的干线信号协调控制方法

发布时间：2017-04-08 01:05

  本文关键词：基于公交行车速度优化的干线信号协调控制方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：信号优先控制作为常用手段优先考虑公交车运行效益,在改善公交车服务水平、提高公交分担率方面发挥了巨大作用。但针对公交车辆进行信号优先控制一定程度上会对社会车辆运行造成影响,因此,如何在保证社会车辆效益的基础上提升公交车的运行效益具有重要的现实意义。本文通过对社会车辆进行干线信号协调控制方案设计,保证社会车辆的运行效益；通过对公交车进行行车速度优化设计,提升公交车运行效益,最终达到提升整体运行效率的同时,减少污染物排放的目的。首先,本文对交叉口车辆到达及离去特性进行分析,提出了基于到达-离去曲线分析的尾气排放简化算法,实现了在算法中考虑污染物排放计算；针对社会车辆,以带精英策略的非支配排序多目标遗传方法(NSGA-Ⅱ)对干线信号协调控制方案进行求解。其次,在现有理论绿灯最优行车速度建议(GLOSA)的应用基础上,考虑公交车站点停靠时间、以及进、出站损失时间等影响因素,提出了公交行车速度优化算法。进而,基于微观仿真软件VISSIM,通过Visual Basic Script对VISSIM进行COM接口设计,分别对公交停站前速度、站点停车时长、停站后速度三个模块进行优化设计,最终建立优化干线信号控制及公交行车速度的综合控制仿真平台。最后,利用常州市实地调查数据对优化信号控制方案进行对比分析；并对不同流量及优化起始距离条件下公交运行效果做出分析对比。结果表明,综合控制方案下,各项污染物排放及燃耗减少约16.67%,公交行程时间减少约12.3%,污染物排放及车辆运行效率均有了显著的改善。
【关键词】：信号控制 公交 速度优化 尾气排放
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.54
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究内容及背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 干线信号协调控制10-12
• 1.2.2 行车速度优化控制12-13
• 1.3 研究思路及框架13-15
• 1.3.1 主要研究内容13-14
• 1.3.2 论文主要结构14-15
• 1.4 本章小结15-17
• 第二章 干线信号协调控制方法17-25
• 2.1 到达-离去曲线生成17-18
• 2.1.1 协调系统内车流离去模式17-18
• 2.1.2 协调系统内车流到达模式18
• 2.2 基于VISSIM和CMEM构建车辆尾气排放微观计算平台18-20
• 2.3 基于到达-离去曲线分析的尾气排放计算20-21
• 2.4 基于多目标优化遗传算法求解干线信号配时方案21-24
• 2.4.1 多目标优化问题21-22
• 2.4.2 带精英策略的非支配排序多目标遗传方法(NSGA-Ⅱ)22-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 公交行车速度优化控制方法25-39
• 3.1 车路协同系统25-26
• 3.2 绿灯最优速度建议(GLOSA)策略26-27
• 3.3 公交行车速度优化算法27-38
• 3.3.1 公交行车速度优化27-29
• 3.3.2 公交预设停站时间分析29-30
• 3.3.3 停站前公交行车速度优化30-34
• 3.3.4 公交站点停靠时间优化34-35
• 3.3.5 停站后公交行车速度优化35-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第四章 基于公交行车速度优化的干线信号协调控制方案39-53
• 4.1 基于公交行车速度优化的干线信号协调控制方案39-40
• 4.2 仿真模型简介40-41
• 4.3 仿真平台建立41-44
• 4.3.1 路网交通数据采集41-43
• 4.3.2 路网仿真平台建立43-44
• 4.4 仿真模型参数校正44-49
• 4.4.1 参数校正流程45-46
• 4.4.2 可校正参数选取46
• 4.4.3 校正方法46-47
• 4.4.4 仿真校验47-49
• 4.5 公交行车速度优化控制模块设计49-52
• 4.5.1 公交行车速度优化模型调用49-50
• 4.5.2 公交行车速度优化模块设计流程50-52
• 4.6 本章小结52-53
• 第五章 仿真实例分析53-65
• 5.1 实例背景53
• 5.2 干线信号协调控制方案求解53-55
• 5.2.1 控制方案求解53-54
• 5.2.2 方案仿真评估54-55
• 5.3 基于行车速度优化的方案55-63
• 5.3.1 公交站点停靠时间分析55-59
• 5.3.2 公交行车速度优化控制仿真评估59-63
• 5.4 综合方案仿真评估63-64
• 5.5 本章小结64-65
• 第六章 总结及展望65-67
• 6.1 主要研究成果及结论65-66
• 6.2 主要创新点66
• 6.3 研究展望66-67
• 致谢67-69
• 参考文献69-73
• 附录73-79
• 作者简介79

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