智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論第13章-文庫吧
2024-12-25 01:41 本頁面
【正文】 可推算 ， 第 i個(gè)時(shí)間間隔內(nèi) 被阻滯于停車線的車輛數(shù) 應(yīng)滿足： 式中： 仿真模型 t F11 0 .3 5F t? ?? （ 13 2 ） ( ) m a x [ ( ( 1 ) ( ) ( ) ) , 0 ]dm i m i q i t S i t? ? ? ? ? ? ? ? （ 13 3 ） 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 TRANSYT系統(tǒng) 交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖示 —— 第 個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)被阻滯于停車 線的 車輛數(shù) ； —— 第 個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)到達(dá)停車線斷面的車輛 平均到達(dá)率 ， 可由 到達(dá)流量圖示 求得； —— 第 個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)車流通過停車線斷面的 最大車輛平均駛離率 ； —— 時(shí)間間隔 大小 。 由 133式可以推知 ， 在第 i個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)駛出停車線的車輛數(shù) 與駛出率 為： 仿真模型 )1( ?im ()dqi ( 1)i? )(i )(iS )(i t? )(Ni )(1iq智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 TRANSYT系統(tǒng) 交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖示 由此可見 ， 根據(jù) 上游 交叉口相關(guān)連線的 到達(dá)流量圖示 與 飽和駛出流量 圖示 ， 按照已知的 各流向流量百分比 ，便可以得到 下游 交叉口上游斷面的 駛出流量圖 ， 再利用羅伯遜 方法又可得到下游交叉口的 到達(dá)流量 圖示 。 以此類推 ， 即可得到任一 下游連線 上的 流量周期變化 圖示 。 仿真模型 N ( ) ( 1 ) ( ) ( )di m i q i t m i? ? ? ? ? ? （ 13 4 ） tiNiq ?? )()(1 （ 13 5 ） 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 TRANSYT系統(tǒng) 車輛延誤時(shí)間計(jì)算 TRANSYT計(jì)算的 車輛延誤 時(shí)間是 均勻到達(dá)延誤 、 隨機(jī)到達(dá)延誤 與 超飽和延誤之和 。 在 低飽和 交通狀態(tài)下時(shí) ， 車輛的延誤 可看作由 均衡相位平均延誤 和 隨機(jī)平均延誤 時(shí)間組成 ， 見式 （ 136） ： 式中： —— 均衡相位平均延誤 ， 即 ； —— 周期長度； 仿真模型 22( 1 )2 ( 1 ) 2 ( 1 )erCxd d dy q x???? ? ? ?? ? ? （ 13 6 ） ed 2( 1 )2( 1 )e Cd y ???? ? C智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 TRANSYT系統(tǒng) 車輛延誤時(shí)間計(jì)算 —— 綠信比； —— 流量比； —— 隨機(jī)平均延誤時(shí)間 ， 即 ； —— 飽和度； —— 流量 。 在 過飽和交通狀態(tài) 下時(shí) ， 車輛的 平均延誤 為： 仿真模型 ? y rd 22 ( 1 )r xd qx? ?? x qQLtd dR ?? 2 （ 13 7 ） 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 車輛延誤時(shí)間計(jì)算 式中： —— 紅燈時(shí)長； —— 為平均過飽和滯留車隊(duì)長度； —— 進(jìn)口道通行能力 。 仿真模型 Rt dL Q TRANSYT系統(tǒng) 停車次數(shù)的計(jì)算 TRANSYT計(jì)算的 停車次數(shù) ， 也是分成 均勻到達(dá)停車次數(shù) 、 隨機(jī)到達(dá)停車次數(shù) 與 超飽和停車次數(shù) 三部分 。 在 低飽和交通狀態(tài) 下時(shí) ， 車輛的停車次數(shù) 可看作由均衡相位平均停車次數(shù) 和 隨機(jī)平均停車次數(shù) 組成： 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 TRANSYT系統(tǒng) 停車次數(shù)的計(jì)算 式中： —— 均衡相位 停車次數(shù)； —— 隨機(jī)平均 停車次數(shù) 。 其余各項(xiàng)參數(shù)同公式 136 在 過飽和交通狀態(tài) 下時(shí) ， 車輛的 平均停車次數(shù) 為： 仿真模型 21 2 ( 1 )0 . 9 { }1erexh h hy q C?? ?? ? ? ? ??? （ 13 8 ） eh rh1 dLh QC?? ? （ 13 9 ） 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 TRANSYT系統(tǒng) TRANSYT將仿真所得的 性能指標(biāo) （ PI） 送入 優(yōu)化程序 ，作為優(yōu)化的 目標(biāo)函數(shù) ； 以 網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)的 總行車油耗 或 總延誤時(shí)間 及 停車次數(shù) 的加權(quán)和 作 性能指標(biāo) ； 用 “ 爬山 ” 優(yōu)化 ， 產(chǎn)生較之初始配時(shí)更為 優(yōu)越 的新的信號配時(shí)； 把 新信號配時(shí) 再送入 仿真 部分 ， 反復(fù) 迭代 ， 最后取得 PI值最小 的系統(tǒng)最佳配時(shí) 。 TRANSYT是一種用于 固定配時(shí) 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法 。 優(yōu)化 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 TRANSYT系統(tǒng) 對于任何 已知 的 信號控制 的道路網(wǎng) ， TRANSYT利用本身的 交通模型 和 優(yōu)選方法 ， 都可建立上述配時(shí)方案 。 基于 TRANSYT開發(fā)出的系統(tǒng)現(xiàn)已被世界 400多個(gè)城市所采用 ， 是最成功的 靜態(tài)控制 系統(tǒng) 。 主要 技術(shù)特征 有： 控制模式為 靜態(tài) 模式； 目標(biāo) 為 平均延誤時(shí)間 、 停車次數(shù) 、 排隊(duì)長度 最?。? 參數(shù)特征為 綠信比 、 相位差 是通過建立 優(yōu)化數(shù)學(xué) 模型進(jìn)行優(yōu)化確定；但不對周期進(jìn)行優(yōu)化； 利用 爬山法 對 配時(shí)參數(shù) 進(jìn)行 尋優(yōu)
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