【正文】 由表 43 中數(shù)據(jù)可得 ? ， * ? ，計(jì)算得 ? ，即使用本文提出的雨雪條。由式（ 41）可以看出，在相同條件下，減小檢測(cè)器布設(shè)間距可以提高算法的空間擴(kuò)散范圍估計(jì)精確度。本節(jié)定義如下精確度計(jì)算公式進(jìn)行該算法精確度評(píng)價(jià)： *,**1 CCijLCCLLdELL?? ? ? ??? （ 41） 其中： LE ——擁擠空間擴(kuò)散范圍估計(jì)精確度； d ——檢測(cè)器布設(shè)的平均間距； *CL ——研究路段在研究時(shí)段內(nèi)的實(shí)測(cè)平均擁擠空間擴(kuò)散范圍； , CijL?——研究路段在研究時(shí)段內(nèi)的所有擁擠空間擴(kuò)散范圍估計(jì)值總和； *CL? ——研究路段在研究時(shí)段內(nèi)的所有擁擠空間擴(kuò)散范圍實(shí)測(cè)值總和。 Paramics 中數(shù)據(jù)提取時(shí)間間隔為 5min，算法對(duì)交通擁擠狀態(tài)的估計(jì)時(shí)間是 5的整數(shù)倍，與實(shí)測(cè)交通擁擠狀態(tài)持續(xù)時(shí)間相比偏小，但差值控制在兩個(gè)時(shí)間間隔長(zhǎng)度即 10min 內(nèi)，表明在采集數(shù)據(jù)的兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)間開(kāi)始或結(jié)束的擁擠未被檢測(cè)到，沒(méi)有計(jì)算在估計(jì)值內(nèi)，但在擁擠持續(xù)的時(shí)間間隔內(nèi)的所有時(shí)間均被準(zhǔn)確估計(jì)出來(lái)。將附件 1 中的數(shù)據(jù)作為該程序的輸入數(shù)據(jù)，借助 Visual C++ 進(jìn)行程序運(yùn)算，輸出結(jié)果整理 見(jiàn) 表 43。對(duì)比可知，存在于兩個(gè)檢測(cè)器之間的擁擠排隊(duì)不能被檢測(cè)到， 但在布設(shè)檢測(cè)器的位置交通擁擠狀態(tài)的擴(kuò)散范圍估計(jì)與實(shí)測(cè)值完全相同 。 算法檢測(cè)到交通擁擠狀態(tài)的時(shí)間段共有 15 個(gè)，即從 7:25~8:35 時(shí)段內(nèi)在研究路段上出現(xiàn)交通擁擠狀態(tài)，每個(gè)時(shí)間段各擁擠狀態(tài)的擴(kuò)散范圍是嚴(yán)格按照布設(shè)檢 吉林大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 26 圖 46 時(shí)空運(yùn)行圖 測(cè)器的路段橫截面相對(duì)位置進(jìn)行計(jì)算的。將附 錄 1 中的數(shù)據(jù)作為該程序的輸入數(shù)據(jù)，借助 Visual C++ 進(jìn)行程序運(yùn)算，輸出結(jié)果整理如表 42 中右列 。 下面采用本文提出的雨雪條件下基于路段擁擠的交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)模型進(jìn)行上述擁擠空間擴(kuò)散范圍和持續(xù)時(shí)間估計(jì)。上游擁擠的持續(xù)時(shí)間大約為 11 個(gè)采樣間隔，下游擁擠的持續(xù)時(shí)間大約為 15 個(gè)采樣間隔。從圖總可以看出，在研究路網(wǎng) 第 4 章 仿真驗(yàn)證 25 圖 45 仿真時(shí)段劃分 圖 46 優(yōu)化條件設(shè)置 圖 47 運(yùn)行過(guò)程局部圖 中存在兩次擁擠，分別在 200 ~ 400xm? 和 12 00 ~ 15 00xm? 處。 圖 44 路網(wǎng)一覽圖 表 41 檢測(cè)器布設(shè)位置 檢測(cè)器序號(hào) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 相對(duì)位置（ m） 0 172 292 411 719 961 1186 1340 1470 1608 1778 2021 數(shù)據(jù)處理 與擁擠擴(kuò)散估計(jì) 仿真輸出數(shù)據(jù)處理 運(yùn)用 Analyser 模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)報(bào)告輸出，對(duì)路段密度數(shù)據(jù)進(jìn)行整理后結(jié)果見(jiàn)附錄 1。由于實(shí)際交通流運(yùn)行過(guò)程中存在人工智能的作用，為了使仿 吉林大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 24 圖 42 分析時(shí)間間隔設(shè)定 圖 43 天氣條件設(shè)置 真過(guò)程 更加貼近實(shí)際，對(duì)仿真過(guò)程進(jìn)行路徑優(yōu)化并采取可變周期信控方案，如圖46。Paramics 中的默認(rèn)排隊(duì)車頭間距為 10m，排隊(duì)速度為 2m/s，相當(dāng)于快速步行的速度，最小車間距離為 2m。 圖 41 仿真時(shí)間設(shè)定 下面對(duì)天氣條件進(jìn)行設(shè)定，由于 Paramics 中只能設(shè)定雨天或者雪天，如圖43，本章以雨天為例進(jìn)行模擬。 仿真環(huán)境的建立 采用 Paramics 仿真軟件的 Modeller 模塊進(jìn)行 雨雪條件下城市道路交通運(yùn)行狀態(tài)模擬。 第 4 章 仿真驗(yàn)證 23 第 4 章 仿真驗(yàn)證 本章對(duì)建立的雨雪條件下道路交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)模型進(jìn)行實(shí)證性研究，以雨雪條件下早高峰時(shí)段交通擁擠狀態(tài)的實(shí)際演變情況為參照，將采集的交通參數(shù)運(yùn)用估計(jì)算法進(jìn)行處理，對(duì)擁擠狀態(tài)的時(shí)空擴(kuò)散范圍進(jìn)行估計(jì)，并將估計(jì)結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比，以此作為該方法的評(píng)價(jià)依據(jù)。 交通參數(shù)輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理交通狀態(tài)判別交 通 擁擠 狀 態(tài)的 擴(kuò) 散范 圍 和持 續(xù) 時(shí)間 估 計(jì)輸 出 交通 狀 態(tài)運(yùn) 行 態(tài)勢(shì) 估 計(jì)圖 圖 35 交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)圖繪制流程 圖 36 某路段沿線交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)時(shí)空?qǐng)D 本章小結(jié) 本章 主要對(duì)雨雪條件下城市道路交通擁擠的空間擴(kuò)散范圍和持續(xù)時(shí)間分析。 輸 出 和NYYNY YNN 圖 34 橫截面 ix 處第 C 個(gè)交通擁擠狀態(tài)持續(xù)時(shí)間估計(jì)方法流程圖 吉林大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 22 交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)圖 在對(duì)雨雪條件下城市道路交通擁擠狀態(tài)擴(kuò)散范圍和持續(xù)時(shí)間進(jìn)行估計(jì)后，為了能給交通誘導(dǎo)和交通管理提供直觀的幫助，也為出行者進(jìn)行出行決策提供依據(jù)，本節(jié)提出能在出行信息發(fā)布系統(tǒng)中直接發(fā)布的交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)圖。 0C C t? ? ?0CCT T t??03tt??03tt??00t t t? ? ?00t t t? ? ?3CTt??00。 3V i j ???( , ) 2 。 1V i j t t ?? ? ? ?1jj??CCT T t? ? ?03tt??3CTt?? ( , ) 4 。 3CV i j T t ?? ? ? ?0( , ) 1 。 2V i j t t ?? ? ? ?( , ) 3 。 0Cj j C T t? ? ? ?0( , ) 2 。 0 。 4CV i j T t ?? ? ? ?23( , ) ( )ci j V?? ?12( , ) ( )ci j V?? ?34( , ) ( )ci j V?? ?23( , ) ( )ci j V?? ?12( , ) ( )ci j V?? ?( , ) 1 。 第 3 章 道路交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)方法建模 21 開(kāi) 始34( , ) ( )ci j V?? ?( , ) 4 。其中 j 為時(shí)間間隔序列， t? 為數(shù)據(jù)采集間隔時(shí)間； (, )ij? 為橫截面 ix 處第 j 個(gè)時(shí)間間隔的車流密度， ()c pqV? 為個(gè) p 狀態(tài)與 q 狀態(tài)之間的臨界密度，同圖 33 中的意義； 0t 為一次暢通狀態(tài)所持續(xù)的時(shí)間， CT 為第 C 次交通擁擠狀態(tài)所持續(xù)的時(shí)間； (, )Vi j 為橫截面 ix 處第 j 個(gè)時(shí)間間隔的交通狀態(tài)； ? 為色階指數(shù)。同樣認(rèn)為連續(xù)三個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)的交通狀態(tài)都為暢通時(shí)，確定第一個(gè)暢通狀態(tài)的時(shí)間點(diǎn)為擁擠終止時(shí)刻。具體算法思想描述如下： 1) 擁擠的起始時(shí)刻：道路交通狀態(tài)由暢通演變?yōu)閾頂D的時(shí)間點(diǎn)。 交通擁擠狀態(tài)持續(xù)時(shí)間估計(jì) 本節(jié)對(duì)所研究道路在路雨雪條件下交通擁擠狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間進(jìn)行估計(jì)時(shí)，采用的思路為：從交通狀態(tài)由暢通變?yōu)閾頂D的時(shí)刻起，至該次交通擁擠狀態(tài)變?yōu)闀惩ǖ臅r(shí)刻為止，此持續(xù)時(shí)間即為該次交通擁擠狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間。由 0010001000L OO L? ?? ? ? （ 39） 取雨雪條件下的最小車頭間距為 0 6Lm? 可得 12( ) 67 /c V pc u km? ? ， 23()c V? ?100 /pcu km ， 34( ) 133 /c V pc u km? ? 。 4V i j ??? 圖 33 某時(shí)間間隔 j 時(shí)道路交通擁擠狀態(tài)擴(kuò)散范圍估計(jì)方法流程圖 吉林大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 20 下面確定雨雪條件下各交通狀態(tài)間的臨界密度。C C i iCL L x xCL??? ? ?? 輸 出 和1i ?結(jié) 束YYYYYYYY1 。 1V i j ???1。 3V i j ???( , ) 2 。 0 。 0 。 1 。 4V i j C C ??? ? ? ? ?23( , ) ( )ci j V?? ?( , ) 3 。 1 。 0 。 j 時(shí)間點(diǎn)研究路段上交通擁擠狀態(tài)空間擴(kuò)散范圍估計(jì)方法的輸出結(jié)果有擁擠狀態(tài)的個(gè)數(shù) C 和每個(gè)擁擠狀態(tài)的空間擴(kuò)散范圍 CL 。 基于上述算法思想，本文提出雨雪條件下基于路段擁擠的交通狀態(tài)擴(kuò)散范圍估計(jì)方法，算法流程圖如圖 33 所示。由于擁擠擴(kuò)散方向與交通流運(yùn)行方向相反，擁擠區(qū)段的開(kāi)始位置在下游路段，結(jié)束為止在上游路段。 交通擁擠狀態(tài)擴(kuò)散范圍估計(jì) 本節(jié)對(duì)某時(shí)刻雨雪條件下的道路交通擁擠擴(kuò)散范圍進(jìn)行估計(jì)時(shí)，采用的思路為：從研究路段下游第一個(gè)擁擠路段向上游路段回溯，至到判別出的交通狀態(tài)恢復(fù)暢通為止，計(jì)算處于擁擠狀態(tài)的路段長(zhǎng)度。 雨雪條件下基于路段擁擠的交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì) 在對(duì)雨雪條件下交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)方法研究時(shí)，用 ( ) ( 1)X X j X j? ? ? ?（ j 表示檢測(cè)時(shí)間點(diǎn)的序數(shù)）表示相鄰檢測(cè)時(shí)間點(diǎn)的擁擠排隊(duì)長(zhǎng)度變化值，則有： 1) 若 0X??，表明排隊(duì)長(zhǎng)度在繼續(xù)增加，交通擁擠狀態(tài)處于擴(kuò)散階段； 2) 若 0X??，表明排隊(duì)長(zhǎng)度基本維持不變，交通擁擠狀態(tài)處于保持階段； 3) 若 0X??，表明排隊(duì)長(zhǎng)度在逐漸縮短，交通擁擠狀態(tài)處于消散階段。 6 : 3 07 : 0 07 : 3 08 : 0 08 : 3 09 : 0 09 : 3 01 0 : 0 0時(shí) 間交 通 量 到達(dá) 離 開(kāi) 率1t 2t3t 4t 5tCAP|srCAP|srq 圖 32 雨雪條件與常態(tài)下常發(fā)性交通擁擠持續(xù)時(shí)間對(duì)比分析圖 從圖 32 中雨雪條件與常態(tài)下常發(fā)性交通擁擠持續(xù)時(shí)間對(duì)比分析圖中可以 看出：常態(tài)下?lián)頂D在 2t 時(shí)刻達(dá)到嚴(yán)重程度，從 2t 到 4t 間擁擠消散，擁擠持續(xù)時(shí)間為 41()tt? ；雨雪條件下?lián)頂D在 3t 時(shí)刻達(dá)到嚴(yán)重程度，從 3t 到 5t 間擁擠消散，擁擠持續(xù)時(shí)間為 51()tt? 。假設(shè) |srqq?? ，高峰期間車輛到達(dá)服從二項(xiàng)分布，則有 qtpmn qm tnp??????????? （ 37） 其中 t ——每個(gè)計(jì)數(shù)間隔持續(xù)的時(shí)間； n ——采樣間隔內(nèi)到達(dá)的平均車輛數(shù)； m ——檢測(cè)車輛到達(dá)數(shù)據(jù)的均值； q ——平均到達(dá)率。對(duì)圖 23 中()Qt 和 ()Dt 曲線進(jìn)行求導(dǎo)，得到圖 32 交通量到達(dá) 離開(kāi)曲線：圖中 CAP 為常態(tài)下道路通行能力， |srCAP 為雨雪條件下的道路通行能力， q 為常態(tài)下道路車輛到 第 3 章 道路交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)方法建模 17 達(dá)率，|srq為雨雪條件下道路車輛到達(dá)率。 從圖 31 中可以看出，擁擠持續(xù)時(shí)間是從擁擠開(kāi)始形成到擁擠排隊(duì) 完全消散為止的時(shí)間。偶發(fā)性交通擁擠通常具有很大的隨機(jī)性、突發(fā)性和不可預(yù)知性，但擁擠的成因、易發(fā)路段、誘因排除等方面具有可統(tǒng)計(jì)分析性，偶發(fā)性交通擁擠的持續(xù)時(shí)間也可以通過(guò)一定的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。 持續(xù)時(shí)間分析 交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)的另一個(gè)重要方面是狀態(tài)持續(xù)時(shí)間。當(dāng)判別出的點(diǎn) (,)xtz 處的交通擁擠狀態(tài)為嚴(yán)重?fù)頂D時(shí)，可用式（ 31）計(jì)算擁擠排隊(duì)的上 、下游邊界函數(shù)。通過(guò)對(duì)雨雪條件下交通擁擠狀態(tài)的交通流特性分析可知，常發(fā)性交通擁擠的最大空間擴(kuò)散范圍就是從固定瓶頸處到最大排隊(duì)隊(duì)尾處；偶發(fā)性交通擁擠的最大空間擴(kuò)散范圍是從臨時(shí)瓶頸處到擁擠排隊(duì)消散的位置。路段間交通擁擠狀態(tài)的空間擴(kuò)散范圍分析對(duì)交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)十分必要。如果某路段的擁擠排隊(duì)車輛延伸至上游路段，則表明交通擁擠狀態(tài)從該路段擴(kuò)散到了上游路段。 雨雪條件下城市道路交通擁擠擴(kuò)散分析 當(dāng)交通擁擠產(chǎn)生后，往往會(huì)向上游擴(kuò)散，如果能對(duì)雨雪條件下城市道路交通擁擠的擴(kuò)散范圍和持續(xù)時(shí)間進(jìn)行估計(jì)，在進(jìn)行交通誘導(dǎo)和交通管理時(shí)會(huì)得到更好的效果，提高雨雪條件下的路網(wǎng)利用率，方便出行。 本章小結(jié) 本章首先從駕駛員生 理 心理因素、交通需求 、 交通網(wǎng)絡(luò)可靠性 和交通數(shù)據(jù)檢測(cè)器可靠性四個(gè) 方面進(jìn)行雨雪條件對(duì)道路交通 系統(tǒng) 產(chǎn)生的影響分析； 然后 對(duì)雨雪條件下常發(fā)性交通擁擠和偶發(fā)性交通擁擠的交通流特性進(jìn)行詳細(xì)分析 ，為后文對(duì)雨雪條件下道路交通狀態(tài)運(yùn)行態(tài)勢(shì)估計(jì)方法建模 提供依據(jù) 。在 3t 與 4t 之間，交通流密度仍較大，隨著車隊(duì)的吉林大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 14 離散，在 4t 時(shí)刻之后道路交通狀態(tài)回到臨時(shí)瓶頸產(chǎn)生前的狀態(tài)。此后交通消散波開(kāi)始向排隊(duì)車輛上游擴(kuò)散，如圖中 ? 所示，其斜率表示單位時(shí)間內(nèi)受到消散波影響的 車輛數(shù)，可用雨雪條件下的交通波傳播速度與車頭間距的比值計(jì)算得到。擁擠排隊(duì)的出現(xiàn)導(dǎo)致該路段的交通需求減少，在 a 點(diǎn)后 ()Qt 變緩。 時(shí) 間累計(jì)交通量1t 2t3t 4t()Qt ()DtY ya ? 圖 24 偶發(fā)性交通擁擠消散分析曲線