高密度路网地区的交通信号控制技术研究

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1、东南大学博士学位论文高密度路网地区的交通信号控制技术研究姓名：胡晓健申请学位级别：博士专业：交通运输规划与管理指导教师：王炜20090616摘要在新城市主义运动的倡导下，高密度路网建设已经成为现阶段城市路网的发展趋势之一。但是目前，与其相适应的交通信号控制技术尚不完善，无法充分发挥高密度路网连接性好和选择性多的优点。为此，本文借鉴国内外交通信号控制系统的理论研究和实践应用成果，结合高密度路网地区的路网结构和交通流特点，深入研究了满足高密度路网地区交通需求的交通信号控制系统的关键技术，为高密度路网

2、地区区域交通信号控制系统的建设提供理论指导。本文研究了高密度路网结构特点，分析了不同类型的城市交通信号控制系统应用效果，明确了主要研究内容：高密度路网交通信号控制系统、高密度路网交通流模型研究、非饱和状态高密度路网区域信号控制方法、交通饱和状态高密度路网区域交通信号控制方法。对于高密度路网交通信号控制系统，首先，分析了高密度路网地区的路网结构特点；其次，对南京鼓楼地区的交通流状况开展调查，分析了高密度路网地区的交通流特性和现行交叉口信号控制方案的控制效果；第三，分别研究了常用的城市区域交通信号控

3、制系统体系的基本原理；最后，总结了城市区域交通信号控制系统在高密度路网中应用的不足，并提出了适用于高密度路网的交通信号控制系统的基本要求。对于高密度路网交通流模型，提出了可变元胞传输模型(VariableCellTransmissionModel)，用于高密度路网地区的交通流预测与模拟。VCTM模型遵从流量守恒定律，通过引入元胞交通流密度和元胞长度两个参数，建立了单路段、汇聚、分流等不同形式下的VCTM模型表达式。VCTM模型克服了元胞传输模型(CellTransmissionModel)应用于

4、高密度路网地区的局限性。仿真结果表明VCTM模型能够满足高密度路网的交通流预测、模拟要求。对于非饱和状态高密度路网区域信号控制方法，首先提出了高密度路网的分布式交通信号控制模型。该模型采用多目标优化函数，兼顾行程时间延误最小和平均排队占比最小等两个优化目标；该模型的约束条件主要涵盖了信号控制参数约束、交叉口车队流量消散约束、排队回流约束等三方面。其次，根据高密度路网的分布式交通信号控制模型非线性、多目标的特点，提出了基于理想点的自适应离散粒子群优化算法。该算法通过理想点将模型的多目标函数转换为该

5、算法的适应度函数，在该算法迭代寻优的同时，不断修正适应度函数。同时该算法还将离散粒子群优化算法和Metropolis接受准则相结合，提高算法的寻优能力，确保获得模型的有效解。仿真结果表明，当高密度路网的交通需求处于非饱和状态时，分布式交叉口信号控制模型及其算法能够从高密度路网全局考虑，合理利用高密度路网的时空资源，提高高密度路网的整体通行能力。但当高密度路网处于饱和状态时，该模型及其算法并不能体现其控制的优越性。对于饱和状态高密度路网区域信号控制方法，首先，提出了适用于饱和状态高密度路网的“长红

6、长绿”信号控制策略。其次，分析了“长红长绿”信号控制策略的基本原理，研究东南大学博士学位论文了“长红长绿”信号控制策略在高密度路网中应用的可行性。第三，建立了以交叉口平均停车次数最少和平均延误时间最短作为优化目标的四相位“长红长绿”信号控制参数优化模型。仿真结果表明，四相位“长红长绿”信号控制参数优化模型更适用于饱和状态的高密度路网，该模型通过控制高密度路网内的交通流总量、均匀分布交通流量，减少了交叉口排队长度和停车次数，提高了高密度路网的整体通行能力。关键词：高密度路网：路网结构；多目标控制：

7、VCTM模型；分布式交叉口信号控制模型；自适应离散粒子群算法；Metropolis接受准则；“长红长绿”信号控制策略IIAbstraetAbstractHigh-densitynetworkhasbecomeoneoftheurbannetworkdevelopmenttendenciesundertheinitiativeofNewUrbanism．However,thetrafficsignalcontroltechnologyisimperfectionforthehigh·density

8、network，whichinductsthatthenetworkisunabletoexerttheadvantagesofconnectivityandselectivity．Therefore，thepaperlearnsdomesticandinternationaltheoryachievementandapplicationresultsoftrafficsignalcontrolsystem，andstudieskeytechnologiesofthehigh·densityne