四車道高速公路封閉超車道施工區(qū)交通運(yùn)行建模仿真研究
發(fā)布時(shí)間:2021-06-16 19:00
在保證高速公路施工區(qū)一定通行效率的條件下,為提高高速公路施工區(qū)的交通安全水平,本文以四車道高速公路封閉超車道施工區(qū)為研究對象,利用交通仿真技術(shù),開展了施工區(qū)交通運(yùn)行狀態(tài)建模及交通影響研究。首先,通過實(shí)地交通調(diào)查,提取了四車道高速公路封閉超車道施工區(qū)的交通流數(shù)據(jù),分析了施工區(qū)交通量和交通組成、車頭時(shí)距分布、車速變化、車輛換道位置分布以及通行能力等交通特性;然后,利用VISSIM軟件構(gòu)建了相應(yīng)的施工區(qū)交通模型,選取了車輛換道位置分布作為模型的評價(jià)指標(biāo),通過敏感性分析對一系列駕駛行為參數(shù)進(jìn)行了分析,最終選取了8個(gè)待標(biāo)定參數(shù);結(jié)合模型特點(diǎn),設(shè)計(jì)了施工區(qū)交通模型標(biāo)定的遺傳算法,利用Visual Basic語言實(shí)現(xiàn)了模型的自動標(biāo)定程序設(shè)計(jì),檢驗(yàn)結(jié)果表明模型效果與實(shí)測數(shù)據(jù)較吻合;最后,利用標(biāo)定好的施工區(qū)交通模型,開展了不同交通量條件及不同交通設(shè)施布置條件下的仿真實(shí)驗(yàn),并從通行效率及行車風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)角度進(jìn)行了評價(jià)分析。研究結(jié)果表明:換道位置分布是該類施工區(qū)特有的交通特性,以此作為模型標(biāo)定的評價(jià)指標(biāo)是必要且有效的;當(dāng)施工區(qū)上游交通量達(dá)到1100veh/h左右時(shí),交通沖突數(shù)急劇增加,不安全換道的比例最大,此時(shí)...
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
封閉超車道施工區(qū)調(diào)查現(xiàn)場
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文102.1.2施工區(qū)交通運(yùn)行數(shù)據(jù)提。1)交通控制區(qū)布置該調(diào)查路段車道寬度為3.75m,其交通控制區(qū)區(qū)段組成及相應(yīng)交通設(shè)施按照《公路養(yǎng)護(hù)安全作業(yè)規(guī)程(JTGH30-2015)》中規(guī)定進(jìn)行布置,分為警告區(qū)(2000km)、上游過渡區(qū)(150m)、緩沖區(qū)(120m)、作業(yè)區(qū)(100m)、下游過渡區(qū)(30m)及終止區(qū)(30m)六個(gè)區(qū)段,最終限速值為60km/h。交通控制區(qū)布置見圖2-3。圖2-3施工區(qū)交通控制區(qū)布置(2)交通量和交通組成提取實(shí)地調(diào)查錄制的交通狀況視頻,以5分鐘為單位,通過人工計(jì)數(shù)方式,分別對各車道上的交通量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。調(diào)查交通組成時(shí),通常情況下應(yīng)將車輛分為大客車、中客車、小客車和大貨車、中貨車、小貨車六種車型,鑒于該調(diào)查路段中車型以小客車、大客車及大貨車為主,統(tǒng)計(jì)時(shí)僅分為小型車和大型車兩種車型。(3)行車速度由于調(diào)查方法的限制,本文用車速代替地點(diǎn)車速,具體方法為:首先根據(jù)研究需要,將施工區(qū)劃分長度為S的若干區(qū)段(利用車道分界線,劃分為30m長的區(qū)段),調(diào)查某車輛在某個(gè)區(qū)段的車速時(shí),記錄該車輛車頭到達(dá)區(qū)段起點(diǎn)和終點(diǎn)的視頻幀數(shù)P和P",所錄制的視頻為每秒30幀,可得車輛通過該區(qū)段的時(shí)間為(P"-P)30,則車輛在該區(qū)段的區(qū)間速度為90(P"-P)。
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文122.2.2車頭時(shí)距分布特性連續(xù)兩輛車的車頭通過同一斷面的時(shí)間差稱為車頭時(shí)距,車頭時(shí)距的分布一定程度上可以反映通行效率和行車風(fēng)險(xiǎn)。警告區(qū)后四分之一路段是車輛進(jìn)行換道及減速行為的區(qū)段,是施工區(qū)的交通瓶頸和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),該區(qū)段的車頭時(shí)距分車道進(jìn)行統(tǒng)計(jì),其分布見圖2-4。其中,超車道上的平均車頭時(shí)距為7.01s,行車道上的平均車頭時(shí)距為6.38s。顯然,由于調(diào)查路段的交通量較低,因此該區(qū)段上的平均車頭時(shí)距較大,交通運(yùn)行處于弱跟馳狀態(tài)。運(yùn)用多種分布函數(shù)分別對超車道和行車道上的車頭時(shí)距實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,結(jié)果表明,運(yùn)用愛爾朗分布對車頭時(shí)距的擬合效果最好,最終擬合得到的愛爾朗分布函數(shù)為:10()()!λλ=≥=rtitiPhtei(2-1)式中P(h≥t)——車頭時(shí)距大于等于t的概率;t——某車頭時(shí)距的值;r——愛爾朗分布的階數(shù)。r和λ的取值可根據(jù)均值E和方差D確定,即λ=1E,r=E2S2。圖2-4車頭時(shí)距分布2.2.3車速分布特性分別對正常路段、警告區(qū)及作業(yè)區(qū)三個(gè)區(qū)段的小型車車速和大型車車速進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。經(jīng)檢驗(yàn),各區(qū)段的車速分布均服從正態(tài)分布,擬合結(jié)果見圖2-5,各區(qū)段平均車速、車速方差及運(yùn)行速度見表2-2。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]道路微觀交通仿真中換道行為模型的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 陳晶,孫旭飛,田東燊. 市政技術(shù). 2019(01)
[2]基于微觀仿真與極值理論的城市交叉口安全評價(jià)方法[J]. 王晨,夏井新,陸振波,錢振東. 中國公路學(xué)報(bào). 2018(04)
[3]基于SOGA的VISSIM仿真模型參數(shù)標(biāo)定方法[J]. 楊艷芳,秦勇,努爾蘭·木漢. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(03)
[4]面向微觀交通仿真實(shí)驗(yàn)的模型參數(shù)敏感性分析方法[J]. 周晨靜,榮建,陳春安. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(11)
[5]公路施工區(qū)通行效益仿真分析[J]. 吳偉,林琴. 公路與汽運(yùn). 2016(05)
[6]基于均勻試驗(yàn)法的VISSIM車道變換參數(shù)標(biāo)定[J]. 徐月欣,王小雙,吳昊. 山東交通學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(03)
[7]針對主輔路的Vissim仿真模型參數(shù)標(biāo)定方法[J]. 李振龍,王保菊,金雪,連培昆. 交通信息與安全. 2015(02)
[8]微觀交通仿真模型校正中的參數(shù)敏感性分析[J]. 朱林波. 西華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(04)
[9]基于遺傳算法的VISSIM人車參數(shù)標(biāo)定方法[J]. 李欣,陳旭梅,萬濤,郭淑霞. 中國民航大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
[10]高速公路施工區(qū)限速標(biāo)志位置確定方法[J]. 于仁杰,馬榮國,韓海,閻瑩,王俊凌. 交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào). 2013(05)
博士論文
[1]高速公路作業(yè)區(qū)行車風(fēng)險(xiǎn)與安全控制策略[D]. 吳彪.吉林大學(xué) 2011
[2]基于Agent的智能交通控制策略與可視化動態(tài)仿真研究[D]. 孫晉文.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2001
碩士論文
[1]基于改進(jìn)遺傳算法的微觀交通仿真模型參數(shù)標(biāo)定方法研究[D]. 李美影.山東大學(xué) 2019
[2]基于自適應(yīng)正交遺傳算法的道路交叉口VISSIM模型參數(shù)標(biāo)定方法[D]. 努爾蘭·木漢.北京交通大學(xué) 2014
[3]微觀交通仿真模型參數(shù)標(biāo)定及檢驗(yàn)研究[D]. 王青燕.山東大學(xué) 2013
本文編號:3233612
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
封閉超車道施工區(qū)調(diào)查現(xiàn)場
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文102.1.2施工區(qū)交通運(yùn)行數(shù)據(jù)提。1)交通控制區(qū)布置該調(diào)查路段車道寬度為3.75m,其交通控制區(qū)區(qū)段組成及相應(yīng)交通設(shè)施按照《公路養(yǎng)護(hù)安全作業(yè)規(guī)程(JTGH30-2015)》中規(guī)定進(jìn)行布置,分為警告區(qū)(2000km)、上游過渡區(qū)(150m)、緩沖區(qū)(120m)、作業(yè)區(qū)(100m)、下游過渡區(qū)(30m)及終止區(qū)(30m)六個(gè)區(qū)段,最終限速值為60km/h。交通控制區(qū)布置見圖2-3。圖2-3施工區(qū)交通控制區(qū)布置(2)交通量和交通組成提取實(shí)地調(diào)查錄制的交通狀況視頻,以5分鐘為單位,通過人工計(jì)數(shù)方式,分別對各車道上的交通量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。調(diào)查交通組成時(shí),通常情況下應(yīng)將車輛分為大客車、中客車、小客車和大貨車、中貨車、小貨車六種車型,鑒于該調(diào)查路段中車型以小客車、大客車及大貨車為主,統(tǒng)計(jì)時(shí)僅分為小型車和大型車兩種車型。(3)行車速度由于調(diào)查方法的限制,本文用車速代替地點(diǎn)車速,具體方法為:首先根據(jù)研究需要,將施工區(qū)劃分長度為S的若干區(qū)段(利用車道分界線,劃分為30m長的區(qū)段),調(diào)查某車輛在某個(gè)區(qū)段的車速時(shí),記錄該車輛車頭到達(dá)區(qū)段起點(diǎn)和終點(diǎn)的視頻幀數(shù)P和P",所錄制的視頻為每秒30幀,可得車輛通過該區(qū)段的時(shí)間為(P"-P)30,則車輛在該區(qū)段的區(qū)間速度為90(P"-P)。
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文122.2.2車頭時(shí)距分布特性連續(xù)兩輛車的車頭通過同一斷面的時(shí)間差稱為車頭時(shí)距,車頭時(shí)距的分布一定程度上可以反映通行效率和行車風(fēng)險(xiǎn)。警告區(qū)后四分之一路段是車輛進(jìn)行換道及減速行為的區(qū)段,是施工區(qū)的交通瓶頸和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),該區(qū)段的車頭時(shí)距分車道進(jìn)行統(tǒng)計(jì),其分布見圖2-4。其中,超車道上的平均車頭時(shí)距為7.01s,行車道上的平均車頭時(shí)距為6.38s。顯然,由于調(diào)查路段的交通量較低,因此該區(qū)段上的平均車頭時(shí)距較大,交通運(yùn)行處于弱跟馳狀態(tài)。運(yùn)用多種分布函數(shù)分別對超車道和行車道上的車頭時(shí)距實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,結(jié)果表明,運(yùn)用愛爾朗分布對車頭時(shí)距的擬合效果最好,最終擬合得到的愛爾朗分布函數(shù)為:10()()!λλ=≥=rtitiPhtei(2-1)式中P(h≥t)——車頭時(shí)距大于等于t的概率;t——某車頭時(shí)距的值;r——愛爾朗分布的階數(shù)。r和λ的取值可根據(jù)均值E和方差D確定,即λ=1E,r=E2S2。圖2-4車頭時(shí)距分布2.2.3車速分布特性分別對正常路段、警告區(qū)及作業(yè)區(qū)三個(gè)區(qū)段的小型車車速和大型車車速進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。經(jīng)檢驗(yàn),各區(qū)段的車速分布均服從正態(tài)分布,擬合結(jié)果見圖2-5,各區(qū)段平均車速、車速方差及運(yùn)行速度見表2-2。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]道路微觀交通仿真中換道行為模型的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 陳晶,孫旭飛,田東燊. 市政技術(shù). 2019(01)
[2]基于微觀仿真與極值理論的城市交叉口安全評價(jià)方法[J]. 王晨,夏井新,陸振波,錢振東. 中國公路學(xué)報(bào). 2018(04)
[3]基于SOGA的VISSIM仿真模型參數(shù)標(biāo)定方法[J]. 楊艷芳,秦勇,努爾蘭·木漢. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(03)
[4]面向微觀交通仿真實(shí)驗(yàn)的模型參數(shù)敏感性分析方法[J]. 周晨靜,榮建,陳春安. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(11)
[5]公路施工區(qū)通行效益仿真分析[J]. 吳偉,林琴. 公路與汽運(yùn). 2016(05)
[6]基于均勻試驗(yàn)法的VISSIM車道變換參數(shù)標(biāo)定[J]. 徐月欣,王小雙,吳昊. 山東交通學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(03)
[7]針對主輔路的Vissim仿真模型參數(shù)標(biāo)定方法[J]. 李振龍,王保菊,金雪,連培昆. 交通信息與安全. 2015(02)
[8]微觀交通仿真模型校正中的參數(shù)敏感性分析[J]. 朱林波. 西華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(04)
[9]基于遺傳算法的VISSIM人車參數(shù)標(biāo)定方法[J]. 李欣,陳旭梅,萬濤,郭淑霞. 中國民航大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
[10]高速公路施工區(qū)限速標(biāo)志位置確定方法[J]. 于仁杰,馬榮國,韓海,閻瑩,王俊凌. 交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào). 2013(05)
博士論文
[1]高速公路作業(yè)區(qū)行車風(fēng)險(xiǎn)與安全控制策略[D]. 吳彪.吉林大學(xué) 2011
[2]基于Agent的智能交通控制策略與可視化動態(tài)仿真研究[D]. 孫晉文.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2001
碩士論文
[1]基于改進(jìn)遺傳算法的微觀交通仿真模型參數(shù)標(biāo)定方法研究[D]. 李美影.山東大學(xué) 2019
[2]基于自適應(yīng)正交遺傳算法的道路交叉口VISSIM模型參數(shù)標(biāo)定方法[D]. 努爾蘭·木漢.北京交通大學(xué) 2014
[3]微觀交通仿真模型參數(shù)標(biāo)定及檢驗(yàn)研究[D]. 王青燕.山東大學(xué) 2013
本文編號:3233612
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/daoluqiaoliang/3233612.html
教材專著