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原文传递八车道高速公路速度管理方案研究

论文题名：	八车道高速公路速度管理方案研究
关键词：	八车道高速公路;限速管理;换道决策;深度置信网络;元胞自动机;交通流
摘要：	八车道高速公路车道数量较多、车型组成复杂、行车环境良好，驾驶员可以自由地选择车道与行车速度，会导致车辆间的速度离散性较大、车辆频繁换道等情况，进而引发追尾与碰擦等交通安全事故，这不仅对高速公路使用者的生命及财产构成了威胁，也严重降低了高速公路的运行效率。因此，综合通行效率与行车安全两个角度，对八车道高速公路采用科学合理的速度管理方案，降低驾驶员因不当速度选择及换道行为而造成交通事故的可能性，更好发挥高速公路良好的经济与社会效益。　　首先，从不同车速的基本概念出发，分析速度管理与交通安全之间的关系，明确八车道高速公路实行限速管理的必要性，论述不同限速方式的优缺点；基于先制定主线限速方案，再制定分车道限速方案的思路，确定八车道高速公路整体限速方案的制定流程；分析主线限速值的影响因素，结合相关速度管理技术规范，从工程论证的角度提出主线限速方案的制定流程及相关实施建议。　　其次，通过航拍实验对八车道高速公路的交通量及车型组成等特性进行宏观分析；利用室内驾驶模拟设备，构建三种分车道限速方案进行实验，从换道起止车道、平均时长、纵向平均速度、横向加速度均值、横向加速度最大值五个角度出发对八车道高速公路驾驶员的换道行为进行了微观分析；结果表明分车道限速措施对驾驶员的换道决策（车道选择）以及换道执行（换道时长、纵向平均速度、横向加速度）均产生明显影响。　　再次，选择深度置信网络DBN构建换道决策模型，明确以输入层、连续型受限玻尔兹曼机CRBM、BP神经网络输出层的组合形式作为模型的基本结构对单组输入变量集中的15项换道决策变量进行了定义，通过Houdini三维软件采集数据；选取平方根均方误差RMSE与平均绝对误差MAE作为误差评价指标，通过逐层试验法确定隐藏层层数与各隐藏层神经元个数；通过1400组训练数据对模型进行训练，训练完毕后以剩余的592组测试数据对所建DBN模型的预测精度进行测试，模型预测精度为93.92%，可以有效预测八车道高速公路中的小客车换道行为。　　然后，构建了八车道高速公路交通流的元胞自动机CA模型，采用改进的舒适驾驶模型作为CA模型的基础演化规则；采用DBN换道决策模型替换传统CA模型中小客车的换道规则；采用换道动机激发与安全距离条件关系式作为中大型客车与货车的换道规则，并进行了模型的有效性验证，验证结果表明模型可以真实模拟八车道高速公路的交通流。　　最后，构建具有不同货车混入率与交通量的交通流场景，利用CA模型进行仿真实验，制定不同分车道限速方案的定量化评价思路，从通行效率与行车安全两个角度出发选取4项评价指标作为模型的输出值，采用客观赋权法CRITIC法确定各项指标的权重系数，选取线性综合评价模型得出最终的评价值；对不同交通流场景下的限速方案进行比选分析，对分车道限速方案的实施提出建议。　　本论文研究提出了一套完整的八车道高速公路主线限速方案论证方法与分车道限速方案定量化比选方法，研究成果可以为今后新建或者改扩建的八车道及以上高速公路的限速方案制定提供参考，为交通管理部门进行速度管理措施提供理论依据，也可作为公路限速领域的相关理论与技术的补充。
作者：	余瀚林
专业：	交通运输工程
导师：	陈飞;丁健华
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2021