【摘要】：為使元胞傳輸模型(Cell Transmission Model,CTM)適用于城市道路環(huán)境下的交通流仿真,以流量守恒定律和宏觀基本圖為基礎(chǔ),推導(dǎo)出使用交通流密度描述元胞動態(tài)特征的迭代公式,克服了基本CTM中所有元胞長度必須相等的局限性.同時提出了基于車道功能和信號相位的進出口路段和交叉口內(nèi)部的元胞劃分方法,并根據(jù)停車線處的放行流率動態(tài)調(diào)整受信號控制元胞的發(fā)送流率,由此提出了考慮信號控制的改進CTM.最后,分別使用該CTM和VISSIM軟件對一個包含2個交叉口的城市道路進行仿真,并對比分析輸出結(jié)果.實驗表明,兩者輸出的交通流密度曲線吻合度高,對信號控制交叉口交通流的排隊和消散特征的描述十分接近,與此同時,改進CTM顯著地減小了計算開銷和用時.
【圖文】：

第17卷第3期一種考慮交叉口因素的改進元胞傳輸模型圖1宏觀基本圖Fig.1Macroscopicfundamentaldiagram以鏈狀排列、交通流均勻分布的兩個相鄰元胞i和i+1作為研究對象，根據(jù)流量守恒定律，有Δt(q)i(t)-qi+1(t)=li(k)i(t)+1-ki(t)(5)對上式作適當(dāng)?shù)淖儞Q，便可得到用于更新元胞狀態(tài)的迭代公式為ki(t)+1=ki(t)+Δtli(q)i(t)-qi+1(t)(6)式中：li為元胞i的長度，且必須滿足約束條件l>vΔt(以下稱為元胞長度約束條件).因此在自由流速度確定的情況下(通常為一個固定值)，選擇合理的元胞長度依賴于選擇合理的間隔時長，反之亦然.上述迭代公式與基本CTM相比，其差異性體現(xiàn)在以下方面：(1)每次迭代更新的元胞屬性為交通流密度，而非容納的車輛數(shù)；由于元胞的長度已知，可以容易求出元胞容納的車輛數(shù)，這就為針對個體車輛的精細化仿真提供可能性；(2)同時引入元胞長度屬性，打破了基本CTM規(guī)定的元胞長度必須相同的約束，增強模型的靈活性和適用范圍.至于分流與合流情形的傳輸模型，可參考文獻[1]和文獻[2]，在此不再贅述.1.2考慮交叉口因素的CTM由于交叉口停車線前的導(dǎo)向段不允許車輛換道，一條車道內(nèi)的車輛具有相同流向(混合車道可視為一個流向，如直左流向)，而一個信號相位通常由若干股不發(fā)生沖突的進口車流組合而成，為模擬信號燈對每股車流的控制，有必要根據(jù)車道功能將導(dǎo)向段縱向(垂直于道路中軸線方向)劃分為不同的元胞.出口路段的元胞劃分方法與普通路段基本一致，沿道路中軸線方向橫向劃分.交叉口內(nèi)部空間的元胞劃分需要考慮元胞長度約束條件.為方便描述，將車輛從進口行駛至出口所經(jīng)過的區(qū)域稱為銜接段，若以某出口為邊界的所有銜接段均滿足元胞長度

交通運輸系統(tǒng)工程與信息2017年6月(a)出口元胞不后移的元胞劃分方法(b)出口元胞后移的元胞劃分方法(c)出口路段拓寬的元胞劃分方法圖2出口路段元胞劃分方法Fig.2Cellulardivisionmethod(CDM)atexit圖3停車線處放行流率的變化曲線Fig.3Thechangingcurveofflowrateatstopline記停車線處的放行流率為q=f(t)，則在時間間隔[t),t+Δt內(nèi)，通過停車線斷面的交通量為Q(t)=∫tt+Δtf(x)dx，平均流率為qˉ(t)=Q(t)Δt，則將進口元胞的發(fā)送流率調(diào)整為S′(t)=min{vk(t)},qcλ(t)(7)式中：λ表示飽和流率的折減系數(shù)，由公式λ(t)=qˉ(t)qc=Q(t)qcΔt計算得出.另外可以證明，將信號燈設(shè)置在元胞的末端與設(shè)置在下游相鄰元胞的始端產(chǎn)生的效果是相同的，區(qū)別在于，前者要調(diào)整的元胞屬性為發(fā)送流率，而后者則為接收流率.上述模型默認將信號燈設(shè)置在進口元胞的末端，因此調(diào)整的屬性為發(fā)送流率.另外，不建議將信號燈設(shè)置在元胞的內(nèi)部，因為信號燈在紅燈期間對上游交通流的攔截作用會導(dǎo)致信號燈兩側(cè)的交通流密度不均勻，此時應(yīng)當(dāng)將元胞視為兩個相對獨立的小元胞，這在理論上雖然可行，但可能會破壞元胞長度約束條件.這就要求在將現(xiàn)實路網(wǎng)抽象為以元胞為節(jié)點的拓撲結(jié)構(gòu)時要優(yōu)先考慮信號燈的位置，，對路段進行合理的劃分.2案例分析2.1基本數(shù)據(jù)為驗證改進CTM的準(zhǔn)確性和優(yōu)越性，使用Java語言編寫CTM仿真程序(CTM-P)，選擇包含2個交叉口的城市路段作為仿真環(huán)境(如圖4所示)，并將CTM-P的運行結(jié)果與目前倍受認可的微觀交通仿真軟件VISSIM的仿真結(jié)果進行對比分析.其中，交叉口1為十字形交叉口，每個進口均為3車道，分別是專用右轉(zhuǎn)，專用直行和專用左轉(zhuǎn)車道，且右轉(zhuǎn)車道采用渠化方式提?

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 胡曉健;王煒;盛慧;;基于可變元胞傳輸模型的城市道路交通流估計方法[J];交通運輸系統(tǒng)工程與信息;2010年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 龍建成;城市道路交通擁堵傳播規(guī)律及消散控制策略研究[D];北京交通大學(xué);2009年

【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 姚凱斌;林培群;;一種考慮交叉口因素的改進元胞傳輸模型[J];交通運輸系統(tǒng)工程與信息;2017年03期

2 楊泳;戶佐安;;改進型CTM模型匝道控制下?lián)矶聜鞑ヒ?guī)律研究[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版);2015年05期

3 林國龍;胡文靜;孟燕萍;丁一;董春風(fēng);;基于元胞傳輸理論的應(yīng)急疏散模型優(yōu)化[J];重慶交通大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2016年04期

4 錢偉;楊慧慧;孫玉娟;;相空間重構(gòu)的卡爾曼濾波交通流預(yù)測研究[J];計算機工程與應(yīng)用;2016年14期

5 何兆成;朱依婷;黃鵬元;;基于宏微觀耦合模型的城市道路交通流在線估計[J];交通運輸系統(tǒng)工程與信息;2014年06期

6 張洪海;廖志華;祝前進;;基于CTM的終端區(qū)交通流參數(shù)關(guān)系研究[J];航空計算技術(shù);2014年04期

7 李淑慶;李仁杰;謝曉忠;;基于CTM的干道協(xié)調(diào)控制相位差優(yōu)化方法研究[J];重慶交通大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年05期

8 郭海鋒;方良君;俞立;;基于模糊卡爾曼濾波的短時交通流量預(yù)測方法[J];浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2013年02期

9 史良;陳陽舟;張魯;;環(huán)形快速路交通流的改進元胞傳輸模型建立與仿真[J];交通信息與安全;2012年05期

10 殷禮勝;魯照權(quán);董學(xué)平;;交通流量小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多步預(yù)測研究[J];自動化儀表;2011年08期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 韋偉;基于實測數(shù)據(jù)的道路交通狀態(tài)特征及擁堵傳播規(guī)律分析方法[D];北京交通大學(xué);2017年

2 肖恢

本文編號：2579342