【摘要】：隨著城市不斷發(fā)展,道路資源有限的情況下,機(jī)動(dòng)車數(shù)量不斷增加,城市交通環(huán)境越來(lái)越惡化,交通擁堵成了許多城市發(fā)展中亟需解決的問(wèn)題。交通擁堵給交通參與者帶來(lái)時(shí)間和經(jīng)濟(jì)上的損失,同時(shí)慢速行駛中,汽車排放的尾氣和產(chǎn)生的噪音,使得城市環(huán)境質(zhì)量下降。在對(duì)待此問(wèn)題上,越來(lái)越多的交通管理措施被提出。預(yù)測(cè)式交通管理預(yù)案可看作一種比較有效的解決城市交通擁堵的方法,該方法利用當(dāng)前交通流狀況,對(duì)已經(jīng)形成或即將形成的交通擁堵進(jìn)行準(zhǔn)確、及時(shí)的預(yù)測(cè),提前進(jìn)行交通管理方案的制定,為交通管理部門解決交通擁堵提供策略,可有效地降低交通擁堵帶來(lái)的負(fù)面影響。本文中的預(yù)測(cè)式交通管理屬于ITS(智能交通系統(tǒng))的子系統(tǒng),采用中觀交通仿真技術(shù),結(jié)合動(dòng)態(tài)交通分配理論與交通管理措施思想,借助動(dòng)態(tài)交通軟件DYNAMEQ平臺(tái),構(gòu)建仿真模型,進(jìn)行仿真并推演得到未來(lái)時(shí)段內(nèi)的交通運(yùn)行狀況。對(duì)未來(lái)時(shí)段交通狀況進(jìn)行分析,進(jìn)而提出交通管理預(yù)案,提前對(duì)擁堵區(qū)域進(jìn)行組織優(yōu)化。本文主要研究了下面兩個(gè)方面的內(nèi)容：一、考慮到目前時(shí)變OD矩陣的獲取難度,針對(duì)開源的中觀交通分配軟件NEXTA-DTALite中OD反推模型求解方法的不足,首先對(duì)NEXTA-DTALite軟件OD矩陣反推模型進(jìn)行變換,構(gòu)建新的目標(biāo)函數(shù),使用開源的線性規(guī)劃軟件GLPK進(jìn)行求解。利用開源數(shù)據(jù)格式文件CSV文件的通用讀取和輸出的特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)兩個(gè)軟件在數(shù)據(jù)交換方面達(dá)到無(wú)縫銜接。提出了利用NEXTA-DTALite和GLPK進(jìn)行OD反推模型求解的算法步驟,解決了NEXTA軟件中利用EXCEL求解遇到的維數(shù)爆炸問(wèn)題,同時(shí)提高了NEXTA-DTALite軟件中OD反推模塊的開源程度。利用此算法求得的OD矩陣作為DYNAMEQ平臺(tái)的初始矩陣。二、利用DYNAMEQ平臺(tái),對(duì)長(zhǎng)沙某區(qū)域路網(wǎng)進(jìn)行模型的搭建,經(jīng)過(guò)模型校正準(zhǔn)確后,對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析,提取重要MOE(績(jī)效指標(biāo)值),找出擁堵原因。通過(guò)改變關(guān)鍵交叉口的信號(hào)配時(shí)方案進(jìn)行優(yōu)化仿真,對(duì)比前后仿真結(jié)果,可知MOE值得到優(yōu)化,驗(yàn)證了該交通管理方案的有效性。
[Abstract]:With the continuous development of cities and the limited road resources, the number of motor vehicles is increasing and the urban traffic environment is getting worse and worse. Traffic congestion has become an urgent problem in the development of many cities. Traffic congestion brings time and economic loss to traffic participants, and at the same time, the exhaust gas and noise produced by vehicles in slow speed reduce the quality of urban environment. In dealing with this problem, more and more traffic management measures have been proposed. Predictive traffic management plan can be regarded as an effective method to solve urban traffic congestion. This method makes use of the current traffic flow situation to accurately and timely predict the traffic congestion that has been formed or is about to be formed. The formulation of traffic management plan in advance provides the traffic management department with strategies to solve traffic congestion, which can effectively reduce the negative impact of traffic congestion. The predictive traffic management in this paper belongs to the subsystem of ITS (Intelligent Transportation system). With the help of dynamic traffic assignment theory and traffic management measures, the simulation model is constructed by means of dynamic traffic distribution theory and traffic management measures. Carry on the simulation and extrapolate the traffic running condition in the future time period. The traffic situation in the future period is analyzed and traffic management plan is put forward to optimize the congestion area ahead of time. This paper mainly studies the following two aspects: first, considering the difficulty of obtaining the time-varying OD matrix, the method of solving the OD back-push model in the open source traffic distribution software NEXTA-DTALite is insufficient. Firstly, the inverse model of OD matrix of NEXTA-DTALite software is transformed, and a new objective function is constructed, which is solved by the open source linear programming software GLPK. By using the common reading and output characteristics of open source data format file (CSV), the two softwares are seamlessly connected in data exchange. This paper presents an algorithm for solving OD backstepping model using NEXTA-DTALite and GLPK, solves the dimension explosion problem encountered by using EXCEL in NEXTA software, and improves the open source degree of OD back-push module in NEXTA-DTALite software. The OD matrix obtained by this algorithm is used as the initial matrix of the DYNAMEQ platform. Secondly, using DYNAMEQ platform, the model of a regional road network in Changsha is built. After the model correction is accurate, the simulation results are analyzed in detail, and the important MOE (performance index) is extracted to find out the congestion reasons. By changing the signal timing scheme of the key intersection and comparing the simulation results before and after, we can see that the MOE value is optimized, which verifies the effectiveness of the traffic management scheme.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：2287938