本文關(guān)鍵詞：混合交通流環(huán)境下交叉口多目標(biāo)配時(shí)優(yōu)化研究

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【摘要】：在我國(guó)城市道路交通條件下,交叉口處機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車以及行人混合通行現(xiàn)象是一種比較普遍的交通特征�；旌辖煌髦g相互干擾、相互作用導(dǎo)致交通秩序混亂、運(yùn)行效率低下、延誤時(shí)間過(guò)長(zhǎng)和交通事故頻發(fā)等許多問(wèn)題,開(kāi)展混合交通流環(huán)境下交叉口信號(hào)配時(shí)優(yōu)化研究具有重要意義。首先,本文研究分析了信號(hào)交叉口混合交通流的交通特性和交通沖突及解決辦法,介紹了交通信號(hào)控制的基礎(chǔ)理論。在此基礎(chǔ)上,分析了三種經(jīng)典信號(hào)配時(shí)方法和改進(jìn)的Webster法以及它們的優(yōu)缺點(diǎn)。其次,采用整體優(yōu)化的控制思想,同時(shí)考慮機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、行人三種交通方式之間的均衡協(xié)調(diào)關(guān)系,以機(jī)動(dòng)車延誤、非機(jī)動(dòng)車延誤、行人延誤、機(jī)動(dòng)車停車次數(shù)、交叉口通行能力這五項(xiàng)交通性能指標(biāo)作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),以各相位有效綠燈時(shí)間和周期時(shí)長(zhǎng)為決策參數(shù),飽和度為約束條件,利用隨交通量實(shí)時(shí)變化的優(yōu)化目標(biāo)權(quán)重系數(shù),構(gòu)建了多目標(biāo)信號(hào)配時(shí)優(yōu)化模型,并且設(shè)計(jì)了遺傳算法對(duì)其求解。最終,選取北京市典型混合交通交叉口——四道口為實(shí)例進(jìn)行分析,通過(guò)對(duì)該交叉口的實(shí)地調(diào)研,針對(duì)其存在的交通問(wèn)題進(jìn)行相應(yīng)地渠化和信號(hào)相位方案優(yōu)化后。將多目標(biāo)優(yōu)化方案與原方案、改進(jìn)的Webster方案和VISSIM仿真方案對(duì)比,多目標(biāo)優(yōu)化模型使得交叉口各項(xiàng)性能指標(biāo)得以不同程度的改善,交叉口整體效益獲得較大提升,驗(yàn)證了多目標(biāo)優(yōu)化模型的有效性和遺傳算法的可行性；本文還分析了非機(jī)動(dòng)車不同過(guò)街模式對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化模型的影響,得出對(duì)于幾何條件許可、非機(jī)動(dòng)車流量較大的交叉口,建議采用非機(jī)動(dòng)車2次過(guò)街模式；同時(shí)研究了不同交通狀態(tài)下多目標(biāo)優(yōu)化模型相對(duì)改進(jìn)的Webster方法的變化情況。結(jié)果表明,多目標(biāo)優(yōu)化模型在高峰時(shí)段更加側(cè)重于提升通行能力,平峰時(shí)段側(cè)重于減小車輛延誤與停車次數(shù),說(shuō)明該模型更能滿足交通流量的實(shí)際需要,能夠更好的進(jìn)行信號(hào)控制優(yōu)化。
【關(guān)鍵詞】：信號(hào)交叉口 混合交通流 信號(hào)配時(shí) 多目標(biāo)優(yōu)化 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U491.54;TP18
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 緒論12-20
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.3 現(xiàn)有研究總結(jié)分析16-17
• 1.3 研究?jī)?nèi)容、方法和技術(shù)路線17-20
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容17
• 1.3.2 研究方法及技術(shù)路線17-20
• 2 混合交通流信號(hào)交叉口交通特性及交通沖突分析20-28
• 2.1 信號(hào)交叉口混合交通流交通特性分析20-25
• 2.1.1 機(jī)動(dòng)車交通特性20-23
• 2.1.2 非機(jī)動(dòng)車交通特性23-24
• 2.1.3 行人交通特性24-25
• 2.2 信號(hào)交叉口交通沖突分析與解決辦法25-27
• 2.2.1 交叉口交通沖突分析25-27
• 2.2.2 交叉口交通沖突解決辦法27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 3 基于混合交通的交通信號(hào)控制基礎(chǔ)理論28-42
• 3.1 交通信號(hào)控制參數(shù)28-29
• 3.2 信號(hào)配時(shí)原理29-30
• 3.3 交叉口性能評(píng)價(jià)指標(biāo)30-32
• 3.3.1 信號(hào)控制評(píng)價(jià)指標(biāo)概述30-32
• 3.3.2 控制參數(shù)與評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)系分析32
• 3.4 基于混合交通的信號(hào)相位方案設(shè)計(jì)32-40
• 3.4.1 混合交通相位設(shè)計(jì)基本原則32-33
• 3.4.2 混合交通信號(hào)相位設(shè)計(jì)33-38
• 3.4.3 常見(jiàn)的混合交通相位方案38
• 3.4.4 信號(hào)相位與相序的確定38-40
• 3.5 本章小結(jié)40-42
• 4 混合交通流信號(hào)交叉口配時(shí)優(yōu)化模型及其算法研究42-60
• 4.1 經(jīng)典信號(hào)配時(shí)方法和改進(jìn)的WEBSTER法42-46
• 4.1.1 TRRL法42-44
• 4.1.2 ARRB法44
• 4.1.3 HCM法44-45
• 4.1.4 改進(jìn)的Webster法45-46
• 4.2 交通配時(shí)優(yōu)化建模46-54
• 4.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題概述46-47
• 4.2.2 控制性能指標(biāo)選取47-50
• 4.2.3 控制性能指標(biāo)系數(shù)標(biāo)定50-52
• 4.2.4 信號(hào)配時(shí)多目標(biāo)優(yōu)化模型構(gòu)建52-54
• 4.3 模型求解算法54-58
• 4.4 本章小結(jié)58-60
• 5 實(shí)例分析60-80
• 5.1 交叉口的概況60-64
• 5.1.1 交叉口的地理位置60
• 5.1.2 交叉口的渠化現(xiàn)狀60-62
• 5.1.3 交叉口的交通狀況62-63
• 5.1.4 交叉口的現(xiàn)狀信號(hào)控制方案63-64
• 5.2 交叉口信號(hào)控制方案優(yōu)化64-66
• 5.2.1 交叉口現(xiàn)存問(wèn)題64
• 5.2.2 交叉口的渠化優(yōu)化64-65
• 5.2.3 交叉口相位方案優(yōu)化65-66
• 5.3 VISSIM仿真軟件概述66-69
• 5.3.1 VISSIM軟件介紹66
• 5.3.2 VISSIM仿真步驟66-69
• 5.4 多目標(biāo)求解69-74
• 5.4.1 交通參數(shù)計(jì)算69-71
• 5.4.2 信號(hào)配時(shí)優(yōu)化71-74
• 5.5 結(jié)果分析74-80
• 5.5.1 非機(jī)動(dòng)車過(guò)街模式對(duì)模型的影響74-75
• 5.5.2 不同算法對(duì)比75-77
• 5.5.3 不同交通狀態(tài)下算法對(duì)比77-80
• 6 結(jié)論與展望80-82
• 6.1 論文工作總結(jié)80-81
• 6.2 不足與展望81-82
• 參考文獻(xiàn)82-86
• 附錄86-90
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果90-94
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集94

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本文編號(hào)：646021