多车道环形交叉口车头时距分布模型

为了描述不同控制类型的环形交叉口中车头时距的分布特性,基于对无信号和信号控制环形交叉口的不同区段、不同车道的车头时距数据采集,采用8种不同的模型对交织区和环流区的车头时距的分布形式进行了分析。并利用最大似然估计方法和Levenberg-Marquardt法对分布模型中的参数进行了估计,利用单样本Kolmogorov-Smirnov检验法对模型的拟合度进行了检验。最后通过双样本Kolmogorov-Smirnov检验对不同类型环形交叉口的车道之间以及同种类型不同车道之间的分布情况进行了验证。结果表明:不同类型的环形交叉口的车头时距分布存在显著差异,同一控制类型下不同区域的车头时距也存在不同,且Johnson SB分布和移位对数正态分布对车道的拟合效果较优。     

基于风险分析方法的首车疏解车头时距

构建了信号交叉口首车疏解车头时距的风险分析模型。提出了模型参数标定方法,并以北京为例,通过信号交叉口的实测数据标定了参数。根据参数标定结果,对混合交通流情况下首车疏解车头时距的分布进行了描述,并定量分析了各种影响因素的效果。结果表明,北京信号交叉口首车疏解车头时距长于其他国家和地区。它受车辆类型、交叉口环境的复杂程度和车流特性等因素影响明显。起动干扰使首车平均疏解车头时距由3.99 s增长到5.47 s,行驶干扰使之由4.15 s延长到6.65 s,极大地降低了交通运行效率。     

自行车对相邻直行机动车交通流干扰延误研究

为了合理设计带提前右转渠化车道信号交叉口,研究了自行车交通流对机动车交通产生干扰的过程及结果.通过视频摄像的方法,在昆明、长春、吉林采集到大量的信号交叉口交通流运行数据,以饱和车头时距为分析指标,分析机动车及非机动车交通流运行特征.结果表明:在绿灯时间初,随着自行车流量的增加,部分自行车将涌入机动车行驶空间,增加了机动车交通流的运行延误.通过构建延误计算模型,对其进行验证,表明该模型具有较高的预测精度.最后应用该延误模型确定了自行车交通流对带提前右转渠化车道信号交叉口通行能力的修正系数计算模型.     

信号交叉口进口车道饱和流率估计方法

为准确估计信号交叉口进口车道的饱和流率,将高峰期获取的车头时距采用时间序列表达;基于PP检验构建稳态检验算法,剔除绿灯显示期间进口车道的异常车头时距,以获取饱和车头时距,采用饱和车头时距的均值估计饱和流率。以长春市某典型信号交叉口3条直行车道为例对本文方法进行验证,并与HCM方法进行对比。结果表明:本文方法能准确识别出饱和车头时距;饱和流率的估计值为1700～1900 pcu/h,高于HCM方法所得到的饱和流率估计值。     

无信号T型交叉口交通流特性

实测了3支无信号T型交叉口速度和车头时距数据,经过统计分析后发现交叉口附近内外侧车道车辆的平均速度差别很小、主路上进口车速85%位车速约为65.0km/h、进口处的速度方差和离散度不会随交叉口距离的变化而明显变化,初步标定了左转车辆车头时距分布模型.     

信号交叉口人车交互运行元胞自动机模型构建

为了确定过街设施的形式,分析了十字信号交叉口行人步行速度及机动车排队净空间距、转向车头时距等交通运行特性,通过对人车冲突行为调查与分析,构建了行人过街可插间隙选择概率模型.以人车交互运行特性为理论基础,建立了双向6车道行人正向前进、避让、侧向前进和机动车停车线前慢启动跟驰、停车线后转向跟驰、目标车道选择规则,引入了人行横道处行人和机动车冲突判定选择规则,将行人过街规则和机动车通行规则进行了叠加,构建信号交叉口人车交互运行元胞自动机模型.以主主相交的双向6车道十字信号交叉口为例,分析了采用行人过街专用信号相位和立体过街设施形式的适用性.结果表明:当交通量不小于4 500 pcu·h-1、右转车比例不小于70%、信号周期不小于90 s、左转相位绿信比不小于50%、行人流量不小于2 700人·(h·m)-1时,应采用立体过街设施形式.     

无信号交叉口左转车道设置准则研究

以交叉口运行效率为目标,运用概率论、排队论和交通流理论对无信号交叉口左转车道的设置依据进行研究.设车流到达率服从泊松分布,根据左转与直行车辆的相互作用过程和运行特性,推导无信号交叉口左转车道设置的左转交通量阈值表达式,并讨论模型中的参数:受左转影响的直行车停车概率的限值、左转穿越对向车流的临界间隙和进口道车道数.对典型情况进行模拟计算,绘制了左转车道设置的准则图表.计算分析得出无信号交叉口设置左转车道左转交通量的变化规律.为左转车道的设置提供了定量化的依据.     

信号交叉口左转车道设置研究

以交叉口运行效率为目标,运用概率论、排队论和交通流理论对信号交叉口左转车道的设置依据进行研究．假设车流到达率服从泊松分布,根据左转与直行车辆的相互作用过程和运行特性,推导了无信号交叉口左转车道设置的左转交通量阈值表达式．根据信号交叉口与无信号交叉口的不同,建立信号交叉口左转车道设置准则模型,并讨论模型中的关键参数:受左转影响的直行车停车概率的限值和左转穿越对向车流的临界间隙．对典型情况模拟计算,对计算结果分析得出信号交叉口设置左转车道左转交通量的变化规律．该研究为左转车道的设置提供了定量化依据．     

信号交叉口饱和流率及其影响因素研究

城市道路信号交叉口饱和流率及其影响因素是确定信号交叉口通行能力的基础.在大量数据调查的基础上,应用车头时距法给出了不同车辆类型的车辆折算系数;应用回归方法建立饱和流率与车道宽度关系模型,给出了车道宽度修正系数;研究了信号交叉口坡度对饱和流率的影响,得到了信号交叉口进口坡度与饱和流率的关系模型,给出了坡度修正系数;应用回归分析方法分析了右转车对直右共用车道饱和流率的影响,给出了右转车修正系数.     

基于车辆实际性能的元胞自动机模型

针对既有的元胞自动机模型对各类车辆的实际性能考虑不够,造成模型表现为混合交通特性准确性不高的缺陷,设计了一套改进的NS模型.该模型考虑了行人、自行车、小车、大车的实体大小,安全间距,最大速度,适用加速度,反应时间以及可能移动的最大距离等特性,并在计算机上编程实现了模型.运用该模型对信号交叉口处混合车流的排队消散情况进行了分析,采用车辆依次通过停车线的车头时距对模型的准确性进行了评价,并对不同大车比例下混合交通的平均车头时距进行了分析.输出结果与交叉口实际调查数据的对比显示:车头时距数值与实际情况吻合良好,得到的大车对小车换算系数为2.04.     

城市信号交叉口导向车道线长度模型

为提高城市信号交叉口进口道通行能力与安全水平,基于导向车道线与导向箭头的关系,分析进口道驾驶员心理特征与车辆运行行为,提出导向车道线长度模型．该模型由导向箭头识别距离、驾驶员反应距离、操作距离、停车安全距离和车辆排队长度等定量化部分构成,并以福州市某交叉口东进口道为例进行计算与仿真．仿真结果表明：导向车道线长度适宜范围为76～96m;10个评价方案中,最优长度值为86m,对应进口道单车平均延误为28s,平均速度为32km／h．在模型所得长度范围内,存在交通运行水平最优的导向车道线长度值．     

信号交叉口左转保护-许可相位转换阈值研究

介绍了一种在信号交叉口建立左转保护相位的新方法，确立了在许可左转运行状态下，保护相位和许可相位转换的阈值，基于交叉口交通优化的原则，根据大量的实测数据，利用多变量回归模型技术，建立了三种情况下的回归关系式，第一种情况考虑的是专用左转车道的运行，而另外两种情况考虑的是共用左转车道的运行，实例验算表明了从许可相到保护相转换阈值建立的可行性和可预测性。     

可变车道的控制方法

以可变车道为研究对象,根据交叉口渠化区内车流的特性布设检测器,通过检测的数据来确定可变车道的属性,并提出了基于检测器数据的可变车道控制方法。采用VISSIM软件对提出的控制方法进行了模拟验证。结果表明:与未采用可变车道控制方法之前相比,本文的方法可以提高交叉口的通行能力,减少延误。     

信号交叉口车道功能划分方法

以进口车道数与路段车道数的匹配和进口道与出口道的匹配为原则,研究了信号交叉口车道功能划分。包括进口道设计、出口道设计和进口道车道功能设计等。与以往不同,该方法将出口车道的设置考虑在内,并详细讨论了出口车道数的确定方法,使车道功能划分矩阵更加合理,避免了因出口道通行能力不足而引起的交叉口交通阻塞。     

车辆跟驰理论的实用研究

分析了同一车道上行驶的一队汽车的跟驰特性,用车辆跟驰方程描述其运行状态,以此建立了直行车队通过灯管路口的数学模型,可用计算机求解车队中任一辆汽车在任一时刻的距离、速度和加速度,以便应用于线控和通行能力的计算。     

信号交叉口慢行交通流与机动车流冲突研究

针对信号交叉口慢行交通流与机动车流同时放行产生冲突进行研究。首先,从平均速度、动态占地面积、平均承载人数和出行成本四个方面,对慢行交通流与机动车流的特征进行分析;其次,对四路交叉口两相位慢行交通流与机动车流的主要冲突进行分析;最后,结合冲突分析结果,提出减少信号交叉口慢行交通流与机动车流的冲突点的慢行交通优先通行方法。为减少信号交叉口慢行交通流与机动车流冲突提供理论指导和方法依据。     

模拟电路的信号交叉口交通流模型

为了定量描述信号交叉口交通流的释放过程,以RLC电路的电流模型为理论基础,对交叉口交通流释放规律进行了研究。类比信号交叉口与电路相似的脉冲特性,建立了信号交叉口交通流量释放模型,并利用长春市典型交叉口实际交通调查数据对模型进行了验证。结果表明,模拟电路信号的交叉口交通流模型可以定量描述交叉口交通流释放规律。     

饱和信号交叉口排队长度预测

通过采用自适应权重指数平滑法,对进口车道的实时流量进行预测,建立了以定数排队理论为基础的排队长度预测模型。该模型可以实现对饱和信号交叉口排队长度的预测,预测结果具有较强的自适应性,更符合交通流的实际运行状况。实际数据验证结果表明:在拥挤的交通状态下,该模型的预测精度可达到85%以上,可以满足信号配时和交通管理的需要。