《城市道路偶發性局部擁堵自組織控制策略研究》是依託長沙理工大學，由吳義虎擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：城市道路偶發性局部擁堵自組織控制策略研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：吳義虎
- 依託單位：長沙理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
道路交通擁堵是城市交通問題的突出表現，已成為誘發交通安全、交通環境污染以及交通能耗等諸多日益突出的社會問題。由交通事件造成的偶發性擁堵，會不斷擴散到周邊路網，造成區域性交通擁堵。本項目從動態交通流理論出發，從城市交通網路動態流量特徵出發，提出交通擁堵的快速識別方法，在此基礎上，提出一種城市偶發性局部擁堵區域的交通信號自組織控制策略，其特點是：既快速卸載局部擁堵區域交通量，又不造成非擁堵區形成新的擁堵；同時採取節流控制，既合理分流減少進入擁堵區域的交通量，又不形成新的擁堵區。結合人工智慧和實時交通流信息，提出城市局部擁堵區域的疏散路線最佳化方法及信號配時方法。
結題摘要
由交通事件造成的偶發性擁堵，會不斷擴散到周邊路網，造成區域性交通擁堵，甚至引發路網癱瘓。只有掌握偶發性路網的產生機理、擴散規律，才能對偶發性擁堵進行有效控制。因此，本項目做了如下相關研究：1）基於實際調查數據分析了城市偶發性擁堵的形成原因及特性。發現惡劣天氣、大型活動、駕駛人、行人、路面環境、道路設施等多方面均會對偶發性擁堵的產生有影響。基於偶發性擁堵的時空分布特性利用BP神經網路提出了偶發性擁堵的辨識方法。2）基於模糊理論和圖論，分別提出了兩種偶發性局部擁堵區域範圍界定方法。其中，基於模糊理論的劃分方法是根據交通流參數及擁堵傳播速度實現區域界定。基於圖論的方法是利用Kruskal算法進行的聚類分析。3）以元胞自動機模型為基礎，在傳統的車輛換道規則上引入駕駛人行為因素，建立了一種適用於城市道路偶發性擁堵交通流行為分析的元胞自動機改進模型。結果表明：在高密度交通流情況下，短時交通事件產生的通行能力降低的影響相對於低密度交通流的情況更嚴重。4）引進格林伯（Greenberg）模型修正了線性車速——密度線性模型，構建了由偶發性擁堵車流波非線性模型。以擁堵傳播速度估算動態界定時間間隔實現了偶發性擁堵漂移的產生。5）提出了一種基於匝道聯動控制的城市快速路偶發擁堵的雙層匝道預測控制模型。該模型的下層負責快速路偶發性擁堵的識別，模型上層負責設計快速路偶發性擁堵匝道控制方案，輸出匝道調解率及路段交通流狀態參數。仿真分析表明，城市快速路偶發擁堵雙層匝道控制模型能使匝道延誤降低25%左右，同時兼具出行公平性，控制系統方差 。6）結合多Ａｇｅｎｔ技術和遺傳算法，運用實數編碼方式的ＧＡ實現了對路口擁堵的多智慧型體最佳化控制。以長沙市中意一路與時代陽光大道、湘府路的兩個交叉口為實例，驗證了博弈論協調最佳化的可行性。
