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城市快速路交通状态关联性识别与多匝道协同控制策略研究
| 论文题名： | 城市快速路交通状态关联性识别与多匝道协同控制策略研究 |
| 关键词： | 快速路;多匝道协同控制;交通状态;时空关联性 |
| 摘要： | 快速路出入口匝道是快速路网的重要组成部分，入口匝道的车辆汇入行为会大大影响快速路主线的交通运行状态，从而导致快速路整体通行效率的降低。对多个匝道进行协同控制，能高效利用主线和各匝道的有限空间，从而达到缓解交通拥堵、减少冲突的目的。但是，对大规模快速路网集中控制存在寻优难、计算复杂度高的瓶颈，因此如何根据交通状态关联进行合理控制范围的划分以降低控制复杂度是多匝道协同控制需要解决的难题。本文的具体研究内容如下： （1）交通状态时空关联性识别与协同控制区的划分。分析影响交通状态关联的因素，利用时空延迟定性描述各路段各时段之间的关系并构建时空权重矩阵。基于时空权重矩阵，结合莫兰指数和时空单元速度进行全局时空关联度和局部时空关联度的计算。以时空关联度为权重，对 Newman 算法进行改进，以实现对协同控制区域的划分。 （2）基于模型预测控制的分层式多匝道协同控制模型。设计分层式多匝道协同控制架构与控制流程。构建基于MPC的分层式多匝道协同控制模型，并提出动态临界占有率估计模型以反映主线最佳运行状况。协同控制模型同时兼顾主线运行状态和匝道排队时间，以此确定各子区入口匝道的控制率，协调优化整个快速路网的交通状态。设计仿真实验与 Bottleneck 控制算法对比进行模型验证，从匝道延误和主线通行能力等方面验证了模型的有效性。 （3）控制策略的实例分析。选取长春市北部快速路多匝道路段为研究对象，基于各路段的时空关联度进行协同控制区域的划分。基于 SUMO 搭建快速路交通流仿真场景并设置仿真参数。选取交通流密度、流量、速度和延迟进行评估，比较不控制、集中控制和分区控制下的交通流情况。仿真结果表明，在分区控制下高密度路段的车辆密度明显下降，低密度路段车辆密度有所上升，各路段的密度差值减小，有效利用了各路段的空间容量并缓解了交通拥堵；同时，分区控制可以提升交通流量和平均速度并降低平均延迟，提高快速路交通通行效率。 |
| 作者： | 蒲思旭 |
| 专业： | 交通运输 |
| 导师： | 吴文静 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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