人行横道交通延误计算方法与优化控制策略研究

发布时间：2017-08-15 12:23

  本文关键词：人行横道交通延误计算方法与优化控制策略研究

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【摘要】：机动车、非机动车混行现象严重,交通流构成复杂是我国城市交通流的典型特征。在典型的交通瓶颈处,混合交通流之间的相互干扰使交通拥堵问题更加严重,并引发了一系列交通安全隐患。延误作为评价典型瓶颈处服务水平的重要度量,成为国内外学者的研究热点。然而,这些模型多是针对单一交通参与者的研究,忽略了多种交通参与者之间的相互作用,而混合交通环境下交通延误的研究尚处于初步阶段,并多采用微观模拟的方法。因此,结合我国实际的交通环境特征,对混合交通模式下的延误研究具有重要的理论意义与应用价值。本文针对人行横道处的行人和机动车的混行情况,深入分析这两种交通参与者的动态行为特性,分别提出了混合交通环境下互相干扰的机动车和行人延误模型,并将该延误模型应用于实际人行横道的信号配时优化控制策略中。本文的主要研究工作包括以下方面：首先,建立有行人干扰的车辆延误模型：考虑到实际交通环境下行人违规现象对车辆造成干扰,将信号控制人行横道处的车辆延误分为两部分：信号灯控制引起的车辆延误和行人闯红灯造成的车辆延误,并以交通波理论为基础,构建信号控制人行横道车辆延误的解析模型。将模型结果与VISSIM仿真结果进行比较,验证模型的可行性与准确性,在此基础上对车辆延误特性进行分析。其次,建立有机动车干扰的行人延误模型：根据行人过街选择行为的差异性,将行人分为遵守交通规则的行人和违反交通规则的行人。基于截断的Adams模型,引入闯红灯率,建立信号控制下行人延误的解析模型,并分析车流量等因素对行人延误的影响。最后,基于延误模型建立信号配时优化模型：将混合交通环境下车辆延误模型和行人延误模型应用到人行横道优化控制策略中,以车辆平均延误、行人平均延误最小为固定目标,以通行能力最大为可选择目标,建立多段式定时信号控制优化模型。以北京市某人行横道为例进行信号配时优化,并对不同优化模型下的优化结果进行分析。
【关键词】：混合交通 信号控制人行横道 车辆延误 行人延误 优化控制策略
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.54
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-21
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-19
• 1.2.1 车辆延误研究现状12-16
• 1.2.2 行人延误研究现状16-17
• 1.2.3 车辆与行人相互干扰下的延误研究现状17-19
• 1.3 研究内容与技术路线19-21
• 1.3.1 研究内容19
• 1.3.2 技术路线19-21
• 2 人行横道处交通运行特性分析21-29
• 2.1 交通流参数21-22
• 2.2 车辆到达特性统计分布22-24
• 2.2.1 车辆到达概率统计模型22-23
• 2.2.2 车头时距统计分布模型23-24
• 2.3 交通延误基本理论24-26
• 2.3.1 交通延误基本概念24-25
• 2.3.2 车辆延误影响因素分析25-26
• 2.4 车辆和行人的相互干扰分析26-27
• 2.5 本章小结27-29
• 3 考虑行人干扰的人行横道处车辆延误模型29-49
• 3.1 交通波基本理论29-31
• 3.2 交通状态划分31
• 3.3 各交通状态下车辆延误模型31-37
• 3.3.1 未饱和交通状态下车辆延误模型31-35
• 3.3.2 饱和交通状态下车辆延误模型35-37
• 3.4 算例分析37-47
• 3.4.1 模型验证37-42
• 3.4.2 模型分析42-47
• 3.5 本章小结47-49
• 4 考虑机动车干扰的人行横道处行人延误模型49-59
• 4.1 无信号控制人行横道处行人延误模型49-53
• 4.1.1 问题描述和假设49-50
• 4.1.2 模型建立50-53
• 4.2 信号控制人行横道处行人延误模型53-56
• 4.2.1 遵守交通规则的行人的延误计算53-54
• 4.2.2 违反交通规则的行人的延误计算54-55
• 4.2.3 全部行人的延误计算55-56
• 4.3 算例分析56-58
• 4.4 本章小结58-59
• 5 基于延误模型的信号控制策略59-73
• 5.1 交通控制系统控制方式和评价指标59-61
• 5.1.1 人行横道交通控制系统控制方式59
• 5.1.2 人行横道信号控制系统的评价指标59-61
• 5.2 人行横道信号配时优化模型61-63
• 5.3 算例分析63-72
• 5.3.1 数据采集63-66
• 5.3.2 信号配时优化66-71
• 5.3.3 治理对策71-72
• 5.4 本章小结72-73
• 6 结论73-75
• 6.1 论文的主要成果73-74
• 6.2 工作展望74-75
• 参考文献75-79
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果79-83
• 学位论文数据集83

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本文编号：678145