本文關(guān)鍵詞：基于公交行車(chē)速度優(yōu)化的干線(xiàn)信號(hào)協(xié)調(diào)控制方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信號(hào)優(yōu)先控制作為常用手段優(yōu)先考慮公交車(chē)運(yùn)行效益,在改善公交車(chē)服務(wù)水平、提高公交分擔(dān)率方面發(fā)揮了巨大作用。但針對(duì)公交車(chē)輛進(jìn)行信號(hào)優(yōu)先控制一定程度上會(huì)對(duì)社會(huì)車(chē)輛運(yùn)行造成影響,因此,如何在保證社會(huì)車(chē)輛效益的基礎(chǔ)上提升公交車(chē)的運(yùn)行效益具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文通過(guò)對(duì)社會(huì)車(chē)輛進(jìn)行干線(xiàn)信號(hào)協(xié)調(diào)控制方案設(shè)計(jì),保證社會(huì)車(chē)輛的運(yùn)行效益；通過(guò)對(duì)公交車(chē)進(jìn)行行車(chē)速度優(yōu)化設(shè)計(jì),提升公交車(chē)運(yùn)行效益,最終達(dá)到提升整體運(yùn)行效率的同時(shí),減少污染物排放的目的。首先,本文對(duì)交叉口車(chē)輛到達(dá)及離去特性進(jìn)行分析,提出了基于到達(dá)-離去曲線(xiàn)分析的尾氣排放簡(jiǎn)化算法,實(shí)現(xiàn)了在算法中考慮污染物排放計(jì)算；針對(duì)社會(huì)車(chē)輛,以帶精英策略的非支配排序多目標(biāo)遺傳方法(NSGA-Ⅱ)對(duì)干線(xiàn)信號(hào)協(xié)調(diào)控制方案進(jìn)行求解。其次,在現(xiàn)有理論綠燈最優(yōu)行車(chē)速度建議(GLOSA)的應(yīng)用基礎(chǔ)上,考慮公交車(chē)站點(diǎn)停靠時(shí)間、以及進(jìn)、出站損失時(shí)間等影響因素,提出了公交行車(chē)速度優(yōu)化算法。進(jìn)而,基于微觀仿真軟件VISSIM,通過(guò)Visual Basic Script對(duì)VISSIM進(jìn)行COM接口設(shè)計(jì),分別對(duì)公交停站前速度、站點(diǎn)停車(chē)時(shí)長(zhǎng)、停站后速度三個(gè)模塊進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),最終建立優(yōu)化干線(xiàn)信號(hào)控制及公交行車(chē)速度的綜合控制仿真平臺(tái)。最后,利用常州市實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)優(yōu)化信號(hào)控制方案進(jìn)行對(duì)比分析；并對(duì)不同流量及優(yōu)化起始距離條件下公交運(yùn)行效果做出分析對(duì)比。結(jié)果表明,綜合控制方案下,各項(xiàng)污染物排放及燃耗減少約16.67%,公交行程時(shí)間減少約12.3%,污染物排放及車(chē)輛運(yùn)行效率均有了顯著的改善。
【關(guān)鍵詞】：信號(hào)控制 公交 速度優(yōu)化 尾氣排放
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U491.54
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究?jī)?nèi)容及背景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 干線(xiàn)信號(hào)協(xié)調(diào)控制10-12
• 1.2.2 行車(chē)速度優(yōu)化控制12-13
• 1.3 研究思路及框架13-15
• 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 論文主要結(jié)構(gòu)14-15
• 1.4 本章小結(jié)15-17
• 第二章 干線(xiàn)信號(hào)協(xié)調(diào)控制方法17-25
• 2.1 到達(dá)-離去曲線(xiàn)生成17-18
• 2.1.1 協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)車(chē)流離去模式17-18
• 2.1.2 協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)車(chē)流到達(dá)模式18
• 2.2 基于VISSIM和CMEM構(gòu)建車(chē)輛尾氣排放微觀計(jì)算平臺(tái)18-20
• 2.3 基于到達(dá)-離去曲線(xiàn)分析的尾氣排放計(jì)算20-21
• 2.4 基于多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法求解干線(xiàn)信號(hào)配時(shí)方案21-24
• 2.4.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題21-22
• 2.4.2 帶精英策略的非支配排序多目標(biāo)遺傳方法(NSGA-Ⅱ)22-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 公交行車(chē)速度優(yōu)化控制方法25-39
• 3.1 車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)25-26
• 3.2 綠燈最優(yōu)速度建議(GLOSA)策略26-27
• 3.3 公交行車(chē)速度優(yōu)化算法27-38
• 3.3.1 公交行車(chē)速度優(yōu)化27-29
• 3.3.2 公交預(yù)設(shè)停站時(shí)間分析29-30
• 3.3.3 停站前公交行車(chē)速度優(yōu)化30-34
• 3.3.4 公交站點(diǎn)�？繒r(shí)間優(yōu)化34-35
• 3.3.5 停站后公交行車(chē)速度優(yōu)化35-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于公交行車(chē)速度優(yōu)化的干線(xiàn)信號(hào)協(xié)調(diào)控制方案39-53
• 4.1 基于公交行車(chē)速度優(yōu)化的干線(xiàn)信號(hào)協(xié)調(diào)控制方案39-40
• 4.2 仿真模型簡(jiǎn)介40-41
• 4.3 仿真平臺(tái)建立41-44
• 4.3.1 路網(wǎng)交通數(shù)據(jù)采集41-43
• 4.3.2 路網(wǎng)仿真平臺(tái)建立43-44
• 4.4 仿真模型參數(shù)校正44-49
• 4.4.1 參數(shù)校正流程45-46
• 4.4.2 可校正參數(shù)選取46
• 4.4.3 校正方法46-47
• 4.4.4 仿真校驗(yàn)47-49
• 4.5 公交行車(chē)速度優(yōu)化控制模塊設(shè)計(jì)49-52
• 4.5.1 公交行車(chē)速度優(yōu)化模型調(diào)用49-50
• 4.5.2 公交行車(chē)速度優(yōu)化模塊設(shè)計(jì)流程50-52
• 4.6 本章小結(jié)52-53
• 第五章 仿真實(shí)例分析53-65
• 5.1 實(shí)例背景53
• 5.2 干線(xiàn)信號(hào)協(xié)調(diào)控制方案求解53-55
• 5.2.1 控制方案求解53-54
• 5.2.2 方案仿真評(píng)估54-55
• 5.3 基于行車(chē)速度優(yōu)化的方案55-63
• 5.3.1 公交站點(diǎn)�？繒r(shí)間分析55-59
• 5.3.2 公交行車(chē)速度優(yōu)化控制仿真評(píng)估59-63
• 5.4 綜合方案仿真評(píng)估63-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 第六章 總結(jié)及展望65-67
• 6.1 主要研究成果及結(jié)論65-66
• 6.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)66
• 6.3 研究展望66-67
• 致謝67-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 附錄73-79
• 作者簡(jiǎn)介79

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本文編號(hào)：291714