智能運輸系統(tǒng)概述(參考版)
2025-01-04 19:27本頁面
【正文】 其余參數(shù)如表 113所示： 智能運輸系統(tǒng)概論 BRT信號優(yōu)化算法 表 113 參數(shù)選擇情 況 條件 左轉(zhuǎn)流量（ PCU/H） 直行流量（ PCU/H） 總車道數(shù) 最大允許飽和度 左轉(zhuǎn)車流飽和度 （ PCU/H） 直行車流飽和度 （ PCU/H） 周期（S） 1 1200 600 4 1500 1200 120 2 600 800 4 1500 1200 120 常規(guī)方法 中利用等飽和度分配綠燈時間；此處按 并利用公式 （ 1133） 、 （ 1134） 、 （ 1145） 來計算，計算結(jié)果如 表 114所示： 智能運輸系統(tǒng)概論 BRT信號優(yōu)化算法 表 114 常規(guī)方法與優(yōu)化模型計算結(jié)果對比 對比 方法 直行車道數(shù) 直行綠燈時間/s 左轉(zhuǎn)車道數(shù) 左轉(zhuǎn)綠燈時間/s 延誤時間 /s 公交車輛 社會車輛 常規(guī)方法 條件 1 2 36 2 57 42 59 條件 2 2 48 2 29 30 78 優(yōu)化模型 條件 1 2 40 2 25 38 40 條件 2 2 42 2 23 39 45 從上表 的 對比結(jié)果 可以看出，在 2種 車道功能劃分和綠燈時間分配方案下，社會車輛的延誤時間 基本一致 ，但是采用 優(yōu)化模型 的公交車輛的延誤時間有明顯降低，條件 1中 降低 了 32%， 條件 2中降低了 %， 優(yōu)化效果 明顯。 BRT信號優(yōu)化算法 圖 117 車道布置與相位設計 智能運輸系統(tǒng)概論 BRT信號優(yōu)化算法 故信號交叉口下車流 i的 飽和度為 ： iiiilSQ??iA（ 1132） 式中： i=1或 2，代表直行車流的情況 —— 車流 i的流量 —— 車流 i的有效綠信比 —— 車流 i單車道飽和流量 —— 車流 i分配的車道數(shù) iQi?iSil智能運輸系統(tǒng)概論 ②有效綠燈時間 iiiei SlACiQg ?（ 1133） ③ 優(yōu) 化模型 ③優(yōu)化模型 設左轉(zhuǎn)車流 有效綠燈時間取在某車道功能劃分 方案 下，滿足飽和度 約束 的 最小綠燈時間 。 2） 基于交叉口資源整合 的 BRT信號優(yōu)先算法 交叉口的資源可以相互 制約 和 轉(zhuǎn)化 ， 從交叉口 時空組合 優(yōu)化的角度出發(fā) ， 將進口道 進行時間 與 空間 的分配 ， 即車道功能劃分 與 綠燈時間 分配組合在一起 進行優(yōu)化 ， 降低公交車車輛 車均延誤 ， 同時 減小 對社會車流的影響 。 在檢測系統(tǒng)方面 ， 在交叉口上游設置公交車的“ checkin” 檢測器 ， 以 提前 告知系統(tǒng)公交車輛的到達 ，并在停車線設置 “ checkout” 檢測器 （ 如圖 116所示 ） 。 運營保障設施 一般包括 智能化 的交通管理手段 。 BRT運營保障體系 包括 運營組織機構(gòu) 和 運營保障設施 。 BRT系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 智能運輸系統(tǒng)概論 （ 4） 智能信息系統(tǒng) 布設 各種形式的公交線路 ， 為乘客提供 多種方向 和 不同路徑 的快速直達和換乘方便的乘車條件 ， 最大限度 地吸引乘客 。 開放式 站臺能配合 公交專用道 或 公交專用路 的設站地點 ， 提供乘客所需要候車的空間 ， 不采取 進出的管制 。 當然 ， 車輛最好 能采用 排污低 的 清潔車輛 。 BRT車輛一般應采用 低底板 、 色彩鮮艷 并統(tǒng)一的公交車輛 ， 以方便乘客 上 、下車 ， 并與普通 公交車 輛 相區(qū)別 。從定義來看 ， BRT是一種擁有相對獨立的物理設施 、 交通運行空間和信號控制的 交通方式 。 這四部分元素相互獨立 ， 同時又相互聯(lián)系 ， 有機地組合在一起 ， 才能發(fā)揮出BRT的最佳效益 。 它是利用 現(xiàn)代化公交技術(shù) 配合智能運輸和運營管理 ， 開辟公交專用道 和建造新式公交車站 ，實現(xiàn)軌道交通式 運營服務 ， 達到輕軌服務水準的一種 獨特的 城市客運系統(tǒng) 。 表 111 模擬交叉口的交通特性 相位 第一相位 第二相位 社會車輛到達率（ PCU/H） 800 250 公交車輛到達率（輛 /小時） 20 6 飽和流量（ PCU/H） 1500 1200 進口車道數(shù) 3 2 流量比 乘客流量比 允許最大排隊長度（ m） 250 150 智能運輸系統(tǒng)概論 基于優(yōu)先權(quán)重的公交信號優(yōu)先算法研究 表 112 兩種 配 時 方法 優(yōu) 化效果比 較 配時方法 周期（ s） 綠燈時長（ s） 車均延誤（ s） 人均延誤（ s） 第一相位 第二相位 Webster算法 80 58 22 28 優(yōu)先權(quán)重算法 48 32 16 主要原因 是由于 允許 排隊長度的限制 ， 信號周期縮短可以減少公交車輛在信號控制計算結(jié)果表明 ， 基于 優(yōu)先權(quán)重 的優(yōu)先算法所得的信號配時周期時 長遠小于 固定配時方案 ， 交叉口的 紅燈等待時間 ， 同時增加公交車輛在綠燈相位 通過交叉口的概率 。 智能運輸系統(tǒng)概論 基于優(yōu)先權(quán)重的公交信號優(yōu)先算法研究 采用 MATLAB 7對基于 優(yōu)先權(quán)重 的公交信號優(yōu)先算法進行優(yōu)化求解，固定配時方案采用 Webster信號配時 計算公式進行計算求解。 ()t?t?scheT?minCmax， 4）模型驗證 假定公交車輛的平均乘客數(shù)為 30人 ， 小轎車的平均載客數(shù)為 ， 交叉口車輛的平均載客數(shù)為 2人 ， 對一個由主干道和次干道相交的十字型交叉口為例進行模擬驗證 ，交叉口采用兩相位信號控制形式 ， 右轉(zhuǎn)車輛不受限制 ， 黃燈為 3s， 交叉口清除時間 ， 即全紅時間為 2s， 信號總損失時間為 10s， 車輛停車時平均占用車道長度 6m。 jdgjdWr?相位最短綠燈時間： m in m a x[ , ]j j jg C r g??（ 118） 1m in( , )j j jdr r r?（ 1110） 1m a x( , )j j jdg g g（ 119） C 交叉口信號周期時長； j相位最長紅燈時間； j相位最短綠燈長度； jrjg智能運輸系統(tǒng)概論 基于優(yōu)先權(quán)重的公交信號優(yōu)先算法研究 （ 4）周期時
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