發(fā)布時(shí)間：2019-06-03 19:47

【摘要】：城市化和機(jī)動(dòng)化的發(fā)展導(dǎo)致交通擁堵成為諸多城市面臨的棘手問(wèn)題。在宏觀交通網(wǎng)絡(luò)中,盡管許多復(fù)雜算法應(yīng)用于解決路網(wǎng)交通控制問(wèn)題,但由于很難獲得精確的OD數(shù)據(jù),導(dǎo)致這些方法難以應(yīng)用在實(shí)時(shí)的控制環(huán)境中,路網(wǎng)宏觀基本圖(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)恰好可以規(guī)避這一問(wèn)題,而且其存在性被證實(shí)為在交通控制領(lǐng)域的推廣應(yīng)用提供了契機(jī)。傳統(tǒng)的研究結(jié)果表明,交通誘導(dǎo)與信號(hào)控制是解決交通擁堵的兩大有效手段。基于此,本文依托國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目“基于時(shí)空檢測(cè)的擁堵交通網(wǎng)絡(luò)本征提取及快速疏散算法研究(No.61304195)”與安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“擁堵交通網(wǎng)絡(luò)空間態(tài)勢(shì)轉(zhuǎn)換機(jī)理及其快速疏散研究(No.1408085QF111)”,提出了一種基于MFD的交通誘導(dǎo)與邊界控制協(xié)同方法來(lái)解決大型交通網(wǎng)絡(luò)的擁堵問(wèn)題,最后通過(guò)案例分析部分進(jìn)行驗(yàn)證。本文研究的主要內(nèi)容為:(1)根據(jù)影響MFD曲線的因素“車流密度”,將宏觀路網(wǎng)進(jìn)行MFD子區(qū)劃分,根據(jù)劃分后多個(gè)MFD子區(qū)間鄰接關(guān)系和交通量流入流出率之間的關(guān)系,建立了路網(wǎng)車流平衡方程;(2)基于時(shí)空檢測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)路網(wǎng)中道路節(jié)點(diǎn)和路段擁堵?tīng)顟B(tài)進(jìn)行了分析,并以此為基礎(chǔ)建立了城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識(shí)別與分類模型,根據(jù)路網(wǎng)關(guān)鍵路段擁堵與子區(qū)MFD曲線的關(guān)系,對(duì)交通誘導(dǎo)與邊界控制協(xié)同時(shí)機(jī)進(jìn)行決策;(3)根據(jù)駕駛員路徑選擇方式,通過(guò)SP調(diào)查建立了駕駛員路徑服從率的Logistic模型,提出了基于MFD子區(qū)的交通誘導(dǎo)方法;以邊界信號(hào)控制交叉口為控制對(duì)象,提出了調(diào)整交叉口信號(hào)燈綠信比的邊界控制方法。進(jìn)而得到了面向多個(gè)MFD子區(qū)的交通誘導(dǎo)與邊界控制協(xié)同方法,最終建立了以整個(gè)路網(wǎng)旅行車輛完成流率最大、平均行程時(shí)間和平均延誤最小的多目標(biāo)邊界協(xié)調(diào)優(yōu)化模型,并通過(guò)自適應(yīng)遺傳算法對(duì)多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。以某市路網(wǎng)為例,將具有MFD的宏觀路網(wǎng)劃分為4個(gè)MFD子區(qū)系統(tǒng),通過(guò)比較本文提出的交通誘導(dǎo)與邊界控制協(xié)同、只采用邊界控制和無(wú)誘導(dǎo)與控制三種方法的控制效果。結(jié)果表明:宏觀交通誘導(dǎo)與控制協(xié)同方法比單獨(dú)采用邊界控制及無(wú)邊界控制條件下的作用明顯,交通誘導(dǎo)與邊界控制協(xié)同方法更好的解決了MFD子區(qū)的擁堵問(wèn)題,能夠有效地提高宏觀交通網(wǎng)絡(luò)的通行效率。
[Abstract]:With the development of urbanization and motorization, traffic congestion has become a thorny problem faced by many cities. In macro traffic network, although many complex algorithms are applied to solve the problem of road network traffic control, because it is difficult to obtain accurate OD data, these methods are difficult to be applied to real-time control environment, and the macro basic diagram (Macroscopic Fundamental Diagram, of road network is difficult to be applied. MFD) can just avoid this problem, and its existence has been proved to provide an opportunity for its popularization and application in the field of traffic control. The traditional research results show that traffic guidance and signal control are two effective means to solve traffic congestion. Based on this, This paper relies on the National Natural Science Youth Foundation project "Research on intrinsic extraction and rapid evacuation algorithm of congestion traffic network based on space-time detection (No.61304195)" and the project supported by Anhui Natural Science Foundation "Traffic congestion network". Study on the Mechanism of Spatial situation Transformation and its Rapid evacuation (No.1408085QF111) ", A collaborative method of traffic guidance and boundary control based on MFD is proposed to solve the congestion problem in large traffic networks. Finally, the case analysis is carried out to verify the problem. The main contents of this paper are as follows: (1) according to the factor "traffic flow density" that affects the MFD curve, the macro road network is divided into MFD subregions, according to the relationship between the adjoining relationship of multiple MFD subregions and the inflow and outflow rate of traffic volume. The equilibrium equation of traffic flow in road network is established. (2) based on the space-time detection data, the congestion state of road nodes and road sections in the road network is analyzed, and the bottleneck identification and classification model of urban traffic network is established. According to the relationship between congestion in key sections of road network and MFD curve in sub-area, the cooperative timing of traffic guidance and boundary control is made. (3) according to the way of driver path selection, the Logistic model of driver path obedience rate is established through SP investigation, and the traffic guidance method based on Logistic sub-area is put forward. Taking the intersection controlled by boundary signal as the control object, a boundary control method for adjusting the green signal ratio of signal light at intersection is proposed. Furthermore, a collaborative method of traffic guidance and boundary control for multiple MFD subregions is obtained, and a multi-objective boundary coordination optimization model with the largest completion rate, the minimum average travel time and the least average delay of the whole road network travel vehicle is established. The multi-objective function is solved by adaptive genetic algorithm. Taking the road network of a city as an example, the macro road network with MFD is divided into four MFD sub-area systems. By comparing the cooperation between traffic guidance and boundary control proposed in this paper, only boundary control and no induction and control are used. The results show that the macro traffic guidance and control coordination method plays an obvious role than the boundary control alone and the boundary control method alone, and the traffic guidance and boundary control coordination method can better solve the congestion problem in the sub-area of MFD. the results show that the cooperative method of traffic guidance and control plays an important role in the condition of boundary control and boundary control alone. It can effectively improve the traffic efficiency of macro traffic network.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U495

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本文編號(hào)：2492176