混合交通流条件下交叉口通行能力的分析与仿真

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1、西南交通大学硕士学位论文混合交通流条件下交叉口通行能力的分析与仿真姓名：陈静申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：李宗平20100501西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要城市交叉口把城市道路相互连接起来构成道路网，其通行能力制约着城市道路的通达，是影响道路畅通的瓶颈。混合交通是我国城市道路交通的典型特征之一，混合交通条件下，行人、非机动车对信号交叉口的交通运行质量存在显著影响。因此，深入研究混合交通条件下信号交叉口的交通运行规律与通行能力计算方法，是缓解我国道路信号交叉口交通拥堵、指导交叉口

2、设计与管理的必要理论技术前提。本论文根据我国城市道路信号交叉口混合交通运行规律与特点，研究混合交通条件下城市道路信号交叉口通行能力的基础理论与方法。首先，从研究思路和研究方法等方面，分类分析并综合评述国内外现有相关研究，阐明本论文的研究背景条件；其次分析了计算信号交叉口通行能力的方法，如HCM2000法，停车线法等。然后结合我国混合交通流的条件，以及交叉口机动车、非机动车、行人的交通特性，以间隙接受理论作为基础，将非机动车交通、行人交通作为机动车交通流的干扰处理，量化了混合条件下交叉口的非机动交通(行人、非机动

3、车交通)对信号交叉口通行能力的影响，提出了相应的计算模型。最后建立基于VISSIM的通行能力仿真模型，通过仿真的方法相结合对文章模型和混合交通流影响进行了分析，并与其他通行能力计算(如HCM2000)方法的结果进行对比分析。研究结果对于进一步开展混合交通流条件下的仿真研究有现实的意义。关键词混合交通；信号交叉口；通行能力；间隙接受；仿真西南交通大学硕士研究生学位论文第1f页AbstractIntersectionisthejointofroadnetwork，whichplaysallimportantrole

4、inroadcapacityandservice．Toimprovethetrafficcapacityandreduceparkinganddelayingintheintersectionarethegoalsofurbanroadtraffic．OnurbanroadnetworkinChina，thetrafficconditionischaracterizedbyhi曲volumesofpedestriansandbicycles。Insuchmixed．trafficcondition，pedest

5、riansandnon-motors(mainlybicycles)havesignificanteffectsonvehicularcapacitiesofsignalizedintersections．Therefore，itisimperativetofurtherinvesti-gateintothetheoriesandmethodsforcapacitycalculationsundermixed-trafficconditions，inordertoprovideatheoreticalbasis

6、foralleviatingtrafficcongestion，aswellastechnicalguidancefortrafficoperationsandfacility·designs．Thisdissertationcentersonthetheoriesandmethodsforcalculatingcapaeityofsignalizedintersectionswithmixed-traffic，takingintoaccountthecharacteristicsandconflictingm

7、echanismsofthemixedtrafficflowsonurhanroadsinChina．Firstly,theexistingrelevantresearcheswerereviewed，eategorized，andanalyzedinperspectivesofmethodologiesandmodeldevelopments，whichlaysgroundworkforfurtherresearchinthisdissertation．Secondly,themethodsofcomputi

8、ngcapacityofsignalizedintersectionareintroduced，whichareHCM2000method,parkingLinemethod．Thenaccountingfortheconflictingmechanismsinmixedtrafficconditions，theanalyticalmodelswereproposedbasedOllg