基于元胞自动机理论的快速公交系统能耗研究

交通运输能源消耗已经成为决策管理者高度关注的信息。采用元胞自动机（CA）理论研究了快速公交系统能耗问题,以元胞自动机NaSch交通流模型为基础,通过结合动能定理,建立了快速公交系统的元胞自动机能耗动力学仿真模型。并以目前建设的兰州市快速公交系统为例,仿真研究了周期性边界条件下,不同行车密度、不同停靠站时间以及驾驶员行为差异下随机慢化对快速公交车系统能耗的影响,得到了相应的定量分析结论。仿真结果表明,快速公交车辆停靠站时间越长,拥堵的范围越大,路面交通流能耗损失越小,对应的流量、速度也越小,系统越早进入堵塞相。     

考虑直线式公交停靠站影响的交叉口通行能力计算模型*

为了更为准确计算信号控制交叉口通行能力,在HCM2010方法的整体框架下,针对交叉口上游直线式公交停靠站对通行能力的影响进行了研究。运用交通流理论,分析了在不同到达时刻条件下,单辆公交车停靠对所在车道绿灯损失时间的影响。在此基础上,运用概率论,分别建立了公交停靠站所在车道为直右共用车道、右转专用车道和右转与公交共用车道三种情况的交叉口通行能力计算模型,并对影响因素进行了敏感性分析。研究结果表明,公交停靠站与交叉口的间距以及公交停靠站所在车道的车辆到达率对通行能力起主要影响,实践中应保证公交停靠站与交叉口的间距能满足该车道红灯期间车辆排队长度要求。     

大型客车影响的双车道多速混合交通流CA模型研究

在对现有经典交通流元胞自动机模型进行总体分析的基础上,结合我国高速公路特点,通过重新标定元胞长度、运行车速、随机慢化机制,制定车道转换规则,构建了周期边界条件下考虑大型客车影响的双车道多速混合交通流元胞自动机模型,并通过计算机模拟分析了速度、密度、流量三参数之间关系,寻找出了大型客车占有率、大型客车随机慢化概率、变换车道车辆数等因素对交通流的影响规律,为合理的组织高速公路交通管理提供了理论依据。     

周期边界条件下多速混合车流的双车道元胞自动机模型

在对现有经典交通流元胞自动机模型进行总体分析的基础上,结合我国部分高速公路已不再有行车道和超车道之分的特点,重新标定了元胞长度、运行车速、随机慢化机制和换道超车规则,构建了周期边界条件下多速混合车流的双车道元胞自动机模型,通过计算机模拟分析了交通流三参数之间关系,大型货车占有率对交通流的影响及大货车占有率不变且交通流密度变化的情况下的时空斑图比较。结果表明,在高速公路不分行车道和超车道的情况下,大型货车的占有率对混合车流的速度影响不大,车辆的随机减速概率会对混合车流的运动状态起重要作用。     

大型货车影响的高速交通流元胞自动机模型

高速公路上的车辆到达是随机的,且含有车型大、运行速度低的大型货车,其对交通流影响很大。结合我国高速公路特点,通过重新标定元胞长度、运行车速、随机慢化机制和制定车道转换规则,建立了开放边界条件下大型货车影响的双车道多速混合交通流元胞自动机模型;通过计算机模拟分析了速度、密度、流量三参数之间关系,寻找出了大型货车占有率、随机慢化概率等因素对交通流的影响规律。     

基于元胞自动机的多车道机非混合道路交通流

车辆的行驶受到本车道以及邻近车道前后邻近车辆的影响,在城市交通中机非混合对车辆行走的影响尤为复杂。通过研究路段上机非混合通行交通流的本质特性,综合考虑非机动车对机动车换道规则及加减速规则的"摩擦"和"阻滞"干扰影响,建立描述路段混合通行道路交通流的元胞自动机(CA)模型,从不同的机非混合比例下道路交通流的流量、速度变化情况,流量与车辆到达率关系,交通流相位相变等方面仿真模拟混合交通流的机非干扰机理。     

基于元胞自动机的中尺度交通模拟——以徐州市为例

元胞自动机应用于微观交通系统分析已经相对成熟,但将元胞自动机与城市整体范围内交通系统结合进行分析还少有研究。从中尺度上利用元胞自动机思想在城市整体范围内对交通流模拟进行探讨,从而希望为城市交通流的模拟分析提供一个新的研究思路。该研究通过分析对交通量产生影响的土地单元利用属性提出了车辆生成灭失模型,并列举阐述了模型的相关属性。然后建立了车辆引力度模型确定车辆的行驶路线,以及详细提出和建立了车辆行驶模型等。最后利用基于以上模型编制的程序系统模拟徐州市主要道路交通流状况,在模拟城市交通流的同时对模型系统模拟的真实性进行了分析。     

基于元胞自动机的中尺度交通模拟——以徐州市为例

元胞自动机应用于微观交通系统分析已经相对成熟,但将元胞自动机与城市整体范嗣内交通系统结合进行分析还少有研究.从中尺度上利用元胞自动机思想在城市整体范围内对交通流模拟进行探讨,从而希望为城市交通流的模拟分析提供一个新的研究思路.该研究通过分析对交通量产生影响的土地单元利用属性提出了车辆生成灭失模型,并列举阐述了模型的相关属性.然后建立了车辆引力度模型确定车辆的行驶路线,以及详细提出和建立了车辆行驶模型等.最后利用基于以上模型编制的程序系统模拟徐州市主要道路交通流状况,在模拟城市交通流的同时对模型系统模拟的真实性进行了分析.     

转向概率对H型元胞自动机的交通流特性研究

H型路口在城区窄车道处非常易见,以N-S元胞自动机模型为基础,在开放边界条件下,交叉口处车辆转向概率会对交通流产生一定的干扰作用,以此建立H型元胞自动机模型。通过研究转向概率和红绿灯设置对交通流的特性影响,指出量变点的位置与转向概率大小,平均速度有密切联系,红绿灯配时差异减少转向车辆干扰,增加交通流量,同时分析临界转向概率对交通流控制的意义。     

换道概率对二维元胞自动机交通流量的影响

针对城市二维道路交通网络十字交叉路口在红绿灯控制下行驶的车道问题,提出一种四向交通道路模型,其中包括考虑加速度、换道概率参数对交通流的影响。采用元胞自动机模型(BML模型)模拟车辆运行的动态过程,给出换道概率临界点位置对车流量影响之间的关系。数值结果表明,换道概率对整个进、出口车流量产生扰动影响,换道规则符合车辆运行状态。     

基于模糊控制规则的元胞自动机模型

针对单车道道路交通流提出了一种新的基于模糊控制规则的元胞自动机模型。与NaSch模型不同,新模型中的随机慢化概率是根据模糊控制规则计算得来的。在新模型的模糊控制规则中,将当前车辆的车间距以及其与前车的速度差作为输入因素,经过模糊推理从而计算出当前车辆本时间步的随机慢化概率。经过计算机仿真发现,新模型的基本图和时空图较好地重现了现实道路交通流中的某些宏观特性,如时走时停波、回滞以及亚稳态等现象。     

基于VISSIM微观交通仿真软件的导流岛机非冲突元胞自动机模型

针对复杂的导流岛冲突区机非冲突行为,应用传统解析法得到的右转车道通行能力往往与实际运行状况偏差较大。为此,提出了基于VISSIM微观交通仿真软件的导流岛机非冲突元胞自动机模型。该模型利用VISSIM的组件对象模型编程,依据提出的元胞自动机规则集,通过设置一系列模拟元胞的检测器,来控制右转机动车的车速变化,从而模拟右转机动车面对非机动车或行人冲突时的截流效应,并同时利用VISSIM仿真软件的让行设置来控制非机动车或行人的过街行为。仿真结果表明,利用该模型得到的右转车道通行能力值与实际观测值的平均相对误差为5.45%,优于传统的解析法,能够较好地反映导流岛冲突区的实际运行状况,从而为混合交通条件下导流岛渠化形式的规划、设计、交通管理与组织提供理论依据。     

基于混合模糊多人多目标非合作博弈的车道选择模型

建立汽车安全驾驶辅助系统（包括安全驾驶预警系统）是保证交通安全的有效手段.准确预测车辆集群态势是汽车安全辅助驾驶的前提,车道选择是车辆集群态势发生转移最为根本的原因,也是交通流理论研究的基本内容.以往研究没有综合考虑车辆集群复杂态势下各运动实体特征及其操控者类型,以及多个车道间车辆的冲突对车道选择的影响.为此,本文综合考虑各运动实体特征及其操控者类型,基于混合模糊多人多目标非合作博弈方法,建立城市快速路基本路段上的驾驶员车道选择模型.通过分析各方驾驶员在不同车道选择策略下的收益,确定换道博弈的Nash均衡,得到驾驶员最优车道选择策略.研究结果表明:基于混合模糊多人多目标非合作博弈方法建构的驾驶员车道选择模型,其预测准确率可达到85.2%.     

A swarm intelligent method for traffic light scheduling: application to real urban traffic networks

Traffic lights play an important role nowadays for solving complex and serious urban traffic problems. How to optimize the schedule of hundreds of traffic lights has become a challenging and exciting problem. This paper proposes an inner and outer cellular automaton mechanism combined with particle swarm optimization (IOCA-PSO) method to achieve a dynamic and real-time optimization scheduling of urban traffic lights. The IOCA-PSO method includes the inner cellular model (ICM), the outer cellular model (OCM), and the fitness function. Our work can be divided into following parts: (1) Concise basic transition rules and affiliated transition rules are proposed in ICM, which can help the proposed phase cycle planning (PCP) algorithm achieve a globally sophisticated scheduling and offer effective solutions for different traffic problems; (2) Benefited from the combination of cellular automaton (CA) and particle swarm optimization (PSO), the proposed inner and outer cellular PSO (IOPSO) algorithm in OCM offers a strong search ability to find out the optimal timing control; (3) The proposed fitness function can evaluate and conduct the optimization of traffic lights’ scheduling dynamically for different aims by adjusting parameters. Extensive experiments show that, compared with the PSO method, the genetic algorithm method and the RANDOM method in real cases, IOCA-PSO presents distinct improvements under different traffic conditions, which shows a high adaptability of the proposed method in urban traffic network scales under different traffic flow states, intersection numbers, and vehicle numbers.     

考虑时延的智能网联汽车混合交通流稳定性分析

为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件;最后,以智能驾驶员模型为例,通过设计数值实验分别讨论智能网...