入口匝道（精选7篇）
入口匝道 篇1
摘要：高速公路出入口匝道选址不合理, 会造成拥挤、延误等问题, 甚至不利于城市经济的发展。文中提出的城郊高速公路出入口匝道选址模型, 以得到高速公路入口匝道的最佳位置。按照行政区域划分出入口匝道连接片区;利用人口、人均国内生产总值和社会消费品零售总额3个指标计算各片区重要度。计算所有片区重要度平均值, 将重要度大于平均值的片区作为连接片区。按照道路等级选择连接片区内可连接的道路类型, 根据饱和度确定可连接道路。根据高速公路出立交匝道间距为确定城郊高速公路出入口匝道的布设位置。这一方法确保了高速公路主线、出入口匝道、连接道路三者车流的安全与通畅, 以及城市经济的良好发展。
关键词：高速公路,匝道,选址,重要度,饱和度,间距
从高速公路所处区域土地利用情况考虑, 将高速公路分为:城际高速公路和城郊高速公路2类。城郊高速是指连接城市内部与该市郊区的高速公路, 其郊区一端常与城际高速相连。随着城市规模的不断扩张, 其使用功能逐渐趋于城市快速路。作为高速公路与城市相连的唯一通道, 城郊高速出入口匝道对城市的经济发展影响巨大。据调查, 日本有80%的先导产业分布在高速公路出入口匝道附近, 其产品和原材料几乎全部通过高速公路运输[1]。
国外立交交通量预测、匝道通行能力分析、立交间距的研究对高速公路出口匝道选位提供了指导性意见[2,3,4], 但未将选址方法细化, 也没有形成成熟的选址方法体系。与国外研究成果相比, 我国高速公路出入口匝道选址方法多是探讨城市之间高速公路出入口匝道选址的一般原则, 包括互通立交设置的道路条件、交通条件和社会经济条件[5,6]。城际和城郊的道路类型、交通组成、交通需求等方面存在巨大差异。因此, 城市郊区处高速公路出入口匝道选址方法具有重要的研究意义和工程应用价值。
1 研究思路
如图1所示, 本研究包括以下步骤。
1) 确定高速公路辐射影响区域:对影响区域划分片区, 计算各片区的重要度。
2) 确定连接高速公路出入口匝道的片区:计算片区重要度平均值, 选择重要度大于所述平均值的片区作为设置出入口匝道的片区。
3) 确定连接道路的类型:选择设计通行能力值最大的道路类型作为连接道路的类型。
4) 确定具体连接的道路, 首先根据饱和度和最小间距选择连接道路。
2 选择连接片区
2.1 影响因素分析
高速公路出入口匝道选址的基础是确定影响因素。作为高速公路与城市的联结点, 出入口匝道的位置主要与所在城市的社会、经济、交通需求等因素有关。城市的人口、人均国内生产总值和社会消费品零售总额可以直接反映出城市的社会、经济、交通需求, 间接反映出入口匝道在路网中的地位和作用[7]。因此, 本研究将人口、人均国内生产总值和社会消费品零售总额作为选择出入口匝道连接片区的影响因素。
2.2 计算片区重要度
重要度是对区域内各结点的相对重要性的一种综合量度。采用路网规划中常用的节点重要度法确定出口匝道的连接片区。
式中:i为片区编号, i=1, 2, …, n, 由行政区划划分;n为高速公路辐射影响区域内所有片区的数量;Ii为片区i的重要度;ai为片区i的人口, 单位:万人;a0为影响区域内的人口平均值, 万人;bi为片区i的人均国内生产总值, 万元/年;b0为影响区域内的国内生产总值的平均值, 万元/年;ci为片区i的社会消费品零售总额, 亿元/年;c0为影响区域内的社会消费品零售总额的平均值, 亿元/年;wa、wb、wc分别为ai/a0、bi/b0、ci/c0的权重, 可利用层次分析法确定。
2.3 选择连接片区
算数平均数是表示一组数据中数据总体的平均大小的情况, 当某片区的重要度大于所有片区重要度的算数平均数时, 意味着该片区的重要度较大, 该片区可以确定为连接高速公路出入口匝道的片区, 片区重要度平均值见式 (2) 。
式中:为高速公路出入口匝道影响区域内所有片区重要度的平均值。
比较Ii和, 若, 则片区i作为出入口匝道连接片区;
3 选择连接道路
确定了出入口匝道连接片后, 进而确定连接片区中的哪条道路与高速公路相连。主要方法是, 先确定连接道路的等级;其次, 可连接道路中剔除饱和度高的道路;最后, 从剩余的道路中剔除不满足道路间距的道路。
3.1 选择连接道路类型
设计通行能力是实际道路可能接受的通过能力, 按照道路运行质量要求及经济、安全、出人口交通条件等因素而确定作为设计依据的;当设计通行能力数值大时, 说明服务交通量大, 选择服务交通量大的道路类型作为高速公路出入口匝道连接道路的类型, 选择连接道路的类型:
式中:Ttype为可选择的连接道路类型, 将每个片区内值最大的道路类型作为高速公路连接的道路类型.
3.2 满足饱和度要求
为了保证出入口匝道交通顺畅, 确定好道路类型后, 要选择服务水平高的道路作为出入口匝道。由于道路服务水平、拥挤程度受多方面因素的制约, 实际操作中难以考虑多方面因素。饱和度是反映道路交通状况的一个重要指标, 也是评判道路服务水平的一个重要基准。选择满足饱和度要求的道路作为高速公路出入口匝道的连接道路。
计算道路饱和度S。
式中:V为道路的高峰小时流量, pcu/ (h·ln) ;C为道路的基本通行能力, pcu/ (h·ln) 。
为了使得制定的饱和度阈值具有广泛的适用性, 分析已有文献确定饱和度的阈值。通过分析发现, 当饱和度大于0.8时, 道路拥挤, 服务水平差, 因此, 选择饱和度介于0和0.8的道路作为高速公路出入口匝道的连接道路[8,9]。
式中:Oroad为道路的饱和度判断值;k为道路的编码, k=1, 2, …, Sk为第k条连接道路饱和度, 选择Oroad=1的道路作为出入口连接道路的候选;
3.3 满足最小间距要求
按照道路类型, 将城市高速公路附近的土地类型分为城市近区和城市远区, 城市近区的道路类型包括高速公路、国道、省道;城市远区的道路类型包括快速路、主干道、次干道。
合理的立交间距设置有利于整个道路系统的整体协调, 若间距过大, 则不能满足交通需求, 不利于交通流的转换及高速公路网功能的发挥;若间距过小, 则会影响高速公路通行能力和车辆运营速度, 容易导致交通混乱, 增加交通事故的可能性, 同时还会增加投资成本。在综合考虑了交织区长度、标志确认距离、加减速车道长度、平稳运行距离等因素的情况下[10,11,12], 分别提出了城市市区边缘和城市近郊区的相邻道路的最小间距,
城市近区:
城市远区:
式中:E1road为城市市区边缘的道路对最小间距的判断值;E2road为城市近郊区的道路对最小间距的判断值;lm为第m个两两相连道路的间距, km;m为两两连接道路间距的编码, m=1, 2, …。
对于城市市区边缘, 选择EP1PBroadB的道路作为高速公路出入口匝道的连接道路;对于城市近郊区, 选择E2road=1的道路作为高速公路出入口匝道的连接道路。
当出入口匝道片区内部所有可选道路均不能满足道路类型、饱和度和最小间距的要求时, 可根据实际情况进行道路改造。若因为周围环境或城市规划方面的因素不能进行道路改造时, 可在相邻的片区设置出入口匝道, 由相邻片区连接高速公路。
4 实例
以南京机场高速高速公路作为实施案例来验证本文所设计方法的有效性。机场高速公路与宁宣高速共线, 主要承担着机场与南京市区以及高淳县与南京市区间的交通, 全长28.7km, 双向4车道, 全程限速120km, 辐射影响面积达1 600km2, 按行政区域共分为13个片区, 途径A、B、C、D4个片区, 见图2、3。
1) 计算各片区的重要度。用层次分析法, 层次分析法的评价指标体系共有2层, 第1层是目标层, 即城郊高速公路出入口匝道选址片区重要度;第2层是指标层, 共有3个指标, 分别是人口、国内生产总值和社会消费品零售价, 使用成对比较法和1~9比较尺度构造成对比较阵, 得到wa=0.3, wb=0.4, wc=0.3。利用式 (1) 计算得到的各片区重要度等相关数据:A, 1.91;B, 2.09;C, 1.49;D, 1.33;E, 0.69;F, 0.60;G, 0.80;H, 0.71;I, 0.48;J, 0.57;K, 0.70;L, 0.93;M, 0.74。
2) 选择连接的片区。通过式 (2) 得到片区重要平均值为1.31。A、B、C、D4个片区的重要度分别为1.91、2.09、1.49和1.33, 均大于片区重要度平均值, 因此, A、B、C、D4个片区需设置出入口匝道。
3) 选择连接道路的类型。机场高速附近的道路类型包括:城市主干道、次干道、绕城高速、过境高速、省道、县道, 在这些道路中选择连接的道路类型。本实施例中, 由北向南与高速相交道路见表1。
将每个片区内值最大的道路类型作为高速公路连接的道路类型, 得到:
(1) A片区的出入口可与快速路a相连。
(2) B片区的出入口可与次干道b相连。
(3) C片区可与主干路d、e、g、h, 高速公路i相连。
(4) D片区的出入口可与省道k高速公路m相连。
4) 判断是否满足饱和度要求。根据式 (3) 计算出的a、b、d、e、g、h、i、k、m道路饱和度S为0.57, 0.52, 0.64, 0.91, 0.72, 0.86, 0.61, 0.54, 0.55。道路a、b、d、g、i、k、m的S值小于0.8, 满足接入道路饱和度的要求。
5) 判断是否满足最小间距要求。道路a、b、d、g、i、m之间的间距见表2, 选择出满足最小间距的道路。对于城市市区边缘, 利用公式6选择连接道路;对于城市近郊区, 利用公式7选择连接道路。
a、b、d、g、i位于城市边缘, 设立出入口匝道后满足互通立交设置间距要求, 可以设置出入口匝道;
k位于城市郊区, 设立出入口匝道后满足互通立交设置间距要求, 可以设置出入口匝道。
m是宁宣高速, 与机场高速共线。
因此, 实例高速的出入口可设置在a、b、d、g、i、k、m处。
5 结束语
通过大量观测, 对高速公路出入口匝道的设置现状及问题进行了分析, 同时结合国内外已有的研究, 最终提出了我国高速公路出入口匝道选址时应考虑的主要影响因素。
城市用地对高速公路出入口匝道布设的影响。高速公路的建设刺激了沿线城市的发展, 出入口匝道附近的土地的综合开发利用, 体现了出入口匝道布设对城市空间格局的影响。因此, 城市的用地布局和功能布局对高速公路出入口匝道布设的影响值得进一步深入研究。
快速路入口匝道控制方法探究 篇2
1 匝道控制分类
目前国内外对于入口匝道控制方法的研究已有很多,对应的分类方法并不是单一的。如果按照匝道控制范围划分,可以分为单点控制( local/isolated metering) 和协调控制( coordinated metering) ; 按照对实时交通信息的响应不同可以分为静态控制( pretimed metering) 和动态控制( responsive metering) 。这两种分类方式最常见。
2 静态控制
静态控制不能根据实时的交通信息而对实际中的交通状态进行调节。1965 年Wattle worth[3]提出了多匝道的定时控制方法,这种方法计算方便,实际应用中简单易操作。其基本原理为: 根据交通调查数据,在某时间段内综合考虑相邻多个匝道的调节率,确定路段的固定调节率,从而保证主线流量控制在最大流量以下,取得全局最优控制的效果。该方法以主线驶入流量作为控制目标函数,以匝道调节率为优化变量,以通行能力和匝道调节能力为主要约束条件进行优化。
静态控制方法具有操作简单、成本低等优点。但由于这种方法使用的是历史数据,所以对于交通状态比较稳定具或有常发性交通拥挤的路段,该方法可以达到理想的控制效果;反之,对于交通状况易变的路段,这种方法的适用性并不可观。即,静态控制方法的灵活性差,不能针对实时的交通状态进行调节,对于外界突发性干扰( 如交通事故、大型活动等) ,该方法是不能处理的。
3 动态控制
匝道的动态控制方法即根据实时的交通信息对由匝道进入主线的车流量进行调节,这种方法也被称为感应控制。该方法可以解决静态控制无法应对实时变化交通状态的不足。匝道动态控制方法有很多,根据控制范围划分可以归纳为两类: 单点动态控制、动态协调控制。
3. 1 单点动态控制
单点动态控制的研究范围为某一处匝道,其基本目的是解决该处匝道的交通拥挤。典型的单点动态控制方法有需求—容量差额控制、占有率控制、ALINEA控制三类。前两种制方法都是前馈控制方法,不能将控制后的状态反馈给系统,也就是无法达到控制再优化的效果。针对这两种算法的不足,1991 年,Papageorgiou等提出了在单点匝道控制中具有代表性的ALINEA算法[4]。
ALINEA是目前单点动态匝道控制中应用最为广泛的反馈控制方法。很多国内外研究也表明,ALINEA算法在实际应用中,要优于需求- 容量差额控制和占有率控制。该方法的控制原理为: 将匝道控制视为调节器,交通流作为控制过程,匝道调节率作为匝道的控制变量。整个过程通过调整匝道的调节率保证其下游主线上的车流密度和占有率控制在最佳状态。
ALINEA算法适用性广,只需要检测下游占有率即可,算法比较平稳,当下游检测到占有率高于临界占有率时,降低入口匝道的调节率; 当下游检测到的占有率低于临界占有率时提高入口匝道的调节率。这种对调节率渐变方式的调节,可以有效地防止交通拥挤的发生,减少系统的行程时间和提高车辆的平均速度,但它没有考虑入口匝道因排队引起的回溢现象。
与静态单点控制相比较,单点动态控制虽然技术复杂性和投资费用要高,但是这种方法在交通状况不稳定时可以达到很好的效果,这是单点静态控制不可能完成的。
3. 2 动态协调控制
动态协调控制具有动态控制和协调控制两重特征,控制范围为快速路系统所有或者局域的部分匝道。本文将根据以往文献的观点,将动态协调控制分为系统最优协调控制( systematic optimal control) 状态调节器控制( state regulator control) 和启发式协调控制( ( heuristic control) 三类。
3. 2. 1 系统最优协调控制
系统最优控制一般取系统总通行时间最少、总通过的车辆数最多或者各个入口匝道总的进入量最多等作为目标函数,系统最优控制可以分为线性开环控制和非线性开环控制。前者最具有代表性的控制方法为LP控制[5]; 非线性开环控制具有代表性的是DMCS( dynamic metering control system)[6]和AMOC( advanced motorway optimal control)[7]。
系统最优控制方法的最大优点就是考虑范围广,系统性强,有明确的优化目标,在理论层次上可以使系统处于最优状态。但是,该方法也有其不可避免的缺点: 模型一般比较复杂,并且可能不会达到无法收敛的情形或无最优解,DMCS等此类问题更严重; 对于实时预测信息的依赖性大,且不具备反馈机制; 对于主线交通拥挤条件的模型难以建立。
针对此类不足,2000 年Papageorgiou等[8]提出了多匝道非线性控制算法,并于2004 年对此方法作了进一步的优化完善,提出了分层递阶控制。Wang等2005 年[9]对快速路系统模型的卡尔曼滤波估计进行了深入研究,使其具有估计模型参数的功能。
3. 2. 2 状态调节器控制
状态调节器控制克服了非线性最优控制求解过于复杂的问题,该方法主要利用线性二次型( linear - quadratic,LQ) 反馈控制。该类方法中最具有代表性的是METALINEA算法[10]。该方法是ALINEA方法的扩展和推广,较ALINEA方法具有系统性、协调性。
METALINEA算法的优点是控制思路简单,调节率计算公式本身就具有反馈机制,可以减少系统误差、自动调整增益、保持系统稳定性和减少外来噪声干扰等,实际中应用较广。但是该方法仍存在一些不足,具有一定的局限性。如,该方法适用于在预设的理想环境状态附近控制( 因为此范围内的系统可以认为是线性的) ,若系统发生了强烈的扰动( 如交通需求变化、突发事件或大型活动引起交通拥堵等) ,则该方法可能就不会达到理想的效果或控制失败。
3. 2. 3 启发式协调控制
启发式协调控制算法中,采用单点与协调层面相结合的方法生成匝道调节率。这类方法还可以进一步细分为合作方法( cooperative) 和竞争方法( competitive) 。合作方法根据相邻匝道之间的排队均衡原则对单点层面得到的调节率进行调控,具有代表性的是helper方法[11],linked - ramp方法[12]等。竞争方法包括bottleneck[13],SWARM[14]等。
linked - ramp算法与Helper算法对于解决严重的交通拥挤具有较好的灵活性,但是linked - ramp算法的单点逻辑对于拥挤时的交通拥挤情况并不适用。
合作型控制算法的模型比较简单,求解方便,不存在无解的情况; 一般只需将实时检测到的OD信息和交通状态信息作为输入条件,而不需要实时预测的OD信息和交通状态信息。该方法的不足之处在于,由于它不存在最优控制目标函数,所以一般情况下是达不到整个系统最优解的,且不具备预测机制,难以避免由于时滞引起的控制误差。
竞争型控制方法与合作型控制方法类似,只具有概念上的控制目标,而没有明确的目标函数。在确定调节率时,此方法将同时考虑单点和全局的交通状态,计算出两组匝道调节率,选择限制性最强的调节率作为实际的调节率。当面临交通拥堵或其他的限制条件时,可以进一步调整所选择的调节率。
4 总结与展望
综合以上的入口匝道控制方法我们可以发现: 当快速路主线的交通状态较稳定时,静态控制可以起到很好地控制效果,且实际操作相较于动态控制要简单; 当快速道路的局部出现了交通拥堵,且该部分的交通状态变化不稳定( 如早晚高峰影响) ,可以利用单点动态控制方法解决,然而这样也许会产生交通拥堵的转移或造成主线更加拥堵; 为避免这样的情况发生,可以采用协调控制的方法,进而达到整个快速路主线的畅通。现实生活中,交通信息的实时检测以及模型参数的经验值确定对匝道控制效果的实施影响较大,所以需要在确定何种控制方法时纳入较为准确的预测机制,以及收集充分的实时检测数据。本文大概归纳了近年来研究较深的入口匝道控制方法,对于快速路拥堵的解决还是不够的,所以以后会学习更多关于快速路的控制方法。
摘要：城市快速路建设的目的是为了缓解城市的交通拥堵,提高车辆的行驶速度。匝道控制是缓解快速路交通拥堵的有效方法之一,在国内外受到了许多学者的青睐。文中根据以往的经验,对经典的入口匝道控制方法进行分类研究:依据对实时信息响应的不同分为静态控制与协调控制;并在此基础上进一步根据控制范围的不同分为单点控制与协调控制。文中将对几种常见的方法进行总结分析,指出他们的优缺点和适用条件。
城市快速路入口匝道放行策略研究 篇3
匝道控制作为1种解决城市交通拥堵的有效方法, 在国外已经得到了广泛的应用。通过对比实施前后的道路通行状况, 证明匝道控制具有良好的社会及经济效益[1,2]。我国近年来也开始尝试对城市快速路入口匝道实施调节控制, 例如在上海内环快速路武夷路上匝道实施了智能汇入控制的试点工程, 明显提高了高峰时段的通行速度。
我国对入口匝道控制的研究大多仍停留在理论研究阶段, 缺乏足够的工程实践经验, 而国外的研究成果又集中在高速公路, 这与我国城市快速路的结构和交通流特征有较大差别。各种调节率算法可以借鉴, 但在计算得到匝道调节率r (k) (veh/h) 后如何具体实施则必须结合实际情况[3]。因此, 本文在总结国内外相关研究成果的基础上, 结合上海城市快速路的特征, 在确定的匝道调节率情况下提出适于城市快速路的匝道车辆放行策略, 以此保证良好的匝道控制实施效果。
城市快速路交通流特征分析
城市快速路与高速公路相比有明显的差别, 比如线性较差, 直线段较短, 出入口间距小, 进出快速路车流量大, 交织频繁, 等等。在表述速度与流量关系的几个主要参数如自由流车速、通行能力、阻塞密度等也存在明显差异。
以上海市内环新华路上匝道下游断面为例, 该匝道为典型的2车道断面, 选取1周流量的统计结果如图1所示, 2车道断面高峰流量达到4 000 veh/h, 远比高速公路要大, 并且基本上没有明显的早晚高峰, 整个白天的交通量都保持在1个较高的水平。而从速度变化图 (如图2所示) 也可看出, 快速路的自由流车速约为70 km/h, 相比高速公路的自由流车速小。
对于城市快速路而言, 一方面主线交通量大, 另一方面匝道通行需求也远高于高速公路。如图3所示, 对于一般的入口匝道, 高峰时段的需求量普遍能达到1 200 veh/h, 并且入匝高峰时段与主线高峰时段相重合。这一系列特征都加大了实施匝道控制的难度, 如何协调巨大的入匝需求与严峻的主线交通成为匝控的难点。再加上城市快速路入口匝道普遍存在排队空间有限、蓄车能力弱、加速段短等特点, 因此必须选取合适的匝道放行策略来保证调节算法的实施, 尽可能保证匝道调节的控制效果。
调节率与信号灯周期的关系
目前应用最广泛的具有反馈功能的匝道调节算法都基于实时采集的数据, 在每个计算周期T末得到1个匝道调节率值r (k) , 即允许在下1个周期内有T· r (k) /3 600辆车从匝道汇入主线。而在具体实施过程中则需通过匝道信号灯来控制车辆的汇入, 实施匝控。
信号灯周期c一般由3部分组成:绿灯相位G (s) ;黄灯相位A (s) 以及红灯相位R (s) , 即
在具体实施过程中黄灯相位一般取为固定值2 s。基于给定的绿灯相位G (s) 和信号灯周期c可大致估算出在此种配时方案下能达到的匝道调节率:
式中:S为匝道在正常状态下的通行能力, veh/h。按照上海城市快速路上匝道的通行条件, 可取S=λr·800 (veh/h) , 其中:λr为匝道的车道数。
因此不同的调节率值对应不同的绿灯相位G (s) 及信号灯周期c, 这也与相应的放行策略有关[4]。
匝道放行策略
目前国内外主要有4种常用的匝道放行策略, 各自的适用范围及优缺点都不一样, 必须结合匝控段的具体情况选取与之适宜的放行策略。
3.1单车放行策略
单车放行策略, 即严格限制每个信号灯周期只放行1辆车汇入主线。在该模式下每个信号周期的绿灯时长是固定的, 根据长期观测的结果一般定为2 s。此时只需计算出1个总的信号灯周期时长c, 红灯时长R便可直接由方程 (1) 得到。故基于调节算法得到的匝道调节率值r, 可以生成相应的匝道调节信号周期c:
由于一般的匝道调节要保证1个最低的汇入量rmin, 同时从安全的角度出发, 红灯时长R也有最低值, 即R+A≥Rmin。因此对于信号灯周期c要求满足不超过限值范围[cmin=2+Rmin, cmax=3 600·λr/rmin]。
该放行策略的优点是能最大程度减小匝道车辆汇入对于主线的扰动影响, 但缺点也非常明显:限定每周期只放行1辆车缺乏灵活性。匝道最大汇入量可由式 (4) 得到:
以上海城市快速路为例, 已实施匝控的武夷路上匝道λr=1, 红灯相位最小取为3 s, 即Rmin=3 s, 由此算得rmax=720 veh/h。而根据上匝道流量统计结果, 大部分上匝道在高峰时段流量高达1 200 veh/h, 故此种放行方式无法满足巨大的入匝需求, 很容易导致匝道排队溢出影响地面交通。再加上城市快速路的入口匝道具有一定的坡度, 频繁的刹车启动也易带来安全问题, 因此在匝道需求较大的城市快速路上不宜采取这种放行策略。
为了弥补这些缺陷, 国外在实施过程中也采取了2种改善措施:①提高匝道的车道数, 即通过提高λr值来间接提高匝道的调节能力, 如把单车道放行变为双车道单车交替放行;②当匝道的计算调节率值超过之前设定的限值后采用全绿灯放行。但总的来说, 这2种改进方法都不太符合国内的驾驶习惯, 在实施过程中难以得到保证。
3.2车队放行策略
车队放行策略与单车放行策略的指导思想类似, 即事先规定好每个绿灯相位放行n辆车 (例如n=2, 3) 。在这种情况下, 绿灯时长G=2n (s) , 如同之前的讨论, 信号灯周期c变为:
信号灯周期c的限值范围也增大到[cmin=2n+Rmin, cmanx=n·3 600·λr/rmin]。为了避免车队放行对主线造成显著冲击, n的取值一般不应大于4, 因此该放行策略的最大调节能力变成:
与之前的单车放行策略相比, 同样取匝道车道数为1 (λr =1) , Rmin=3 s, 1次放行2辆车 (n=2) 时, 最大的调节能力为rmax=1 029 veh/h, 比单车放行的调节能力提高了43%;而当n=3时, rmax=1 200 veh/h, 提高了67%。由此可见通过增加1次性汇入的车辆数可大幅提高匝道调节能力。但是与之前的单车放行一样, 在国内硬性规定1次放入n辆车难以实施, 另一方面匝道调节应该反映实时交通状况, 采取固定放行车辆数的思路无法满足交通的动态需求, 因此在城市快速路上也不适宜采用车队放行策略。
3.3等周期放行策略
以上2种放行策略的信号灯周期都是变化的, 在实施过程中还需考虑信号灯周期与匝道调节率计算周期的异步协调问题。为了避免由此带来的不便, 产生了1种将2个周期结合起来进行整体考虑, 即等周期放行策略。让匝道调节率计算周期和匝道调节信号灯周期 保持同步, 即T=c。只需计算绿灯相位 , 红灯相位可直接由式 (1) 计算得来。对于1个给定的调节率值 , 通过式 (2) 可把调节率值直接转换成相应的绿灯相位:
受最小调节率值和最短红灯相位的限制, 相应的绿灯相位限值范围为
对于上海城市快速路而言, 饱和匝道通行能力为S=1 600 veh/h, 设调节周期T=60 s, 红灯相位最小为Rmin=10 s, 从理论上讲, 最大调节能力可达到rmax=1 333 veh/h, 通常会比之前2种放行策略有更大的调节能力, 这也是全周期调节策略的优点之一, 另外该放行策略有较大的灵活性, 可根据不同的调节率来改变相应的红绿灯时长。但这种放行策略也存在弊病, 如果在1个绿灯时长放行多辆车很可能会对主线造成较大干扰。在实际应用过程中一般是通过缩短调节周期T来部分消除这种影响[5], 例如T取20 s或40 s, 在这种情况下的绿灯相位较短, 相应也限制了1次放入的车辆数。全周期放行策略相对适宜于城市快速路, 但实施的难点是选择合适的周期值T。
3.4离散调节率放行策略
离散调节率放行策略通过事先生成不同的信号灯配时方案, 在实际应用中只需根据实时计算的调节率值调用相应的方案即可[6]。该策略首先定义匝道调节率范围
由匝道调节算法得到调节率值r后, 选取与此最接近的1个离散调节率值rp所对应的配时方案。一般来说r与rp会有差异, 并随着数值N的减小而增大。Kotsialos[7]等人经过研究后发现, 当N=8 (或者取更大的值时) , 得到的离散调节率已经足够在工程实践中为Alinea等算法所采用。
对于每1个离散的调节率rp, 事先生成相应的信号配时方案∏p={cp, Gp}, 包括信号灯周期cp, 绿灯相位Gp, 这2个值都是事先通过大量的试验得到的经验值。同时rp, cp和Gp也满足式 (2) :
从理论上讲, 对于某个确定的离散调节率rp会有很多的cp值和Gp值满足式 (10) 要求。而实际应用中应选取尽可能小的Gp值 (减小对于主线的扰动影响) 。同时受最小红灯相位Rmin的约束:cp≥Gp+Rmin, 把两者结合起来考虑获得最小绿灯相位Gp, min=Rminrp/ (s-rp) 。显然Gp不能短于2 s (至少在1个绿灯相位里要让1辆车通过) 。另外, 为了避免驾驶员长时间等待出现烦躁情绪, 也需设定1个最小绿灯相位Gp, min (一般不小于4 s) 。最后的计算式如下:
例如, 当匝道通行能力取为S=1 600 veh/h, Rmin=3 s, rmin=200 veh/h, rmax=1 400 veh/h, N=9, Gp, min=4 s, 离散匝道调节率rp (p=1, …, 9) 。相应的Gp和cp分别由式 (10) 式 (11) 得到 (取整) , 如表1。可见此种放行节策略有较大的灵活性。
在实际应用过程中, 该放行策略的信号灯周期及绿灯相位的设置除了根据理论计算外, 还需定期用实测数据进行修正, 而我国相关实践经验还很欠缺, 目前采用该策略还不太成熟。
适合上海城市快速路的放行策略
鉴于以上几种目前应用最为广泛的匝道放行策略都不能很好地满足城市快速路的要求。因此考虑对这些方法加以修正, 结合城市快速路的特性, 得到合适的放行策略。
根据我国机动车的驾驶习惯, 匝道控制宜采用固定周期, 借鉴等周期放行的思路并在此基础上进行适当改进。对于调节率计算周期T和信号灯周期c的选取, Xu Yang[8]等人用遗传算法得到T值取在30～60 s范围内对采用Alinea等具有反馈功能的算法可获得较好的匝控效果。由于城市快速路上线圈数据采集周期为20 s, 再考虑到需通过减小周期时长来控制1次性汇入车辆数, 在可选的40 s和60 s中推荐采用40 s。
通过对上海市内环快速路已实施匝控的武夷路上匝道放行观测, 记录每个车队从绿灯开始启动到逐车通过停车线所需的时间, 建立汇入车辆数与所需汇入时间的经验关系, 如图4所示。
把回归曲线的计算结果取整处理, 可得到汇入车辆数与汇入时间统计表见表2。
固定T=c=40 s, 把调节率换算成40 s内容许通过的车辆数, 从表2中查到相应所需的时间, 即为绿灯相位时长。结合最小红灯相位8 s, 在该放行策略下的调节能力可达到1 200 veh/h, 基本满足高峰时段入口匝道通行需求, 并且该策略具有较好的灵活性, 根据调节率选择合适的绿灯时长, 并且在极端情况下也可避免1次汇入过多的车辆, 相对以上4种放行策略更适合城市快速路的交通特性。
结束语
通过对4种常用的匝道放行策略进行分析介绍, 对比了各自的优缺点, 并结合上海城市快速路的现状, 对这些方法进行改进, 得到适于上海城市快速路的匝道放行策略, 并对信号灯周期及配时进行了初步探讨, 为我国实施匝道控制措施提供一定的参考。
参考文献
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[4]Papageorgiou M, Kotsialos A.Freeway ramp mete-ring:an overview[J].IEEE Transactions on Intelli-gent Transportation Systems, 2002 (3) :271-281
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入口匝道 篇4
随着微观交通仿真技术的发展,微观交通仿真软件的使用越来越普遍。通过使用微观交通仿真软件再现交通系统运行、交通流特性以及驾驶员特性的规律,逐渐成为国内交通行业评价交通路网较为主流的方法之一。其中,微观交通仿真软件中大量独立参数的运用和改变对交通仿真模型产生较显著的影响。
交通仿真模型中均具有缺省值,用户可以自行进行修正。但是模型中的缺省值均是针对模型开发国的国情制定,因此如果要使交通仿真模型更加接近现实情况,必须对交通仿真模型参数进行校正。此时,如何对公路交通仿真模型参数进行校正成为主要问题。本文将以石家庄黄石高速某段入口匝道为实例,采用正交试验法对公路交通仿真模型参数进行初步确定,并用T检验方法对初步确定的参数再次进行确定,选择出适合该模型的参数值。最后根据实测结果与仿真结果的对比,验证校正的有效性。
1 研究现状
孙剑等人微观仿真模型参数校正流程,建立了仿真模型参数校正的遗传模拟退火启发式算法,实现了对VISSIM的仿真参数的自动化校正[1,2]。
张长春,牛学勤等人提出了采用简捷、易用的正交试验法对交叉口仿真模型参数进行标定,证明了基于正交试验法的交叉口VISSIM模型参数的适用性[3]。
李喆等人提出了一个系统的、实用的参数校正流程,并给出了数据筛选、仿真次数计算、目标函数建立、遗传算法以及校正参数评价方法的具体实现方法,并基于PARAMICS软件进行了验证[4]。
邹振宇研究交通流特性参数与交通个体行为之间的关系,提出并实现了一种可行的仿真系统参数校正方案[5]。
Ishaque等人借助车流模型参数标定方法,校正了VISSM微观仿真模型中流量-速度模型。且以一个交叉口为实例釆集了实际基础数据,标定了人流、车流模型参数[6]。
Milam等人以交通流量、出行时间和排队长度为指标,标定了CORSIM仿真模型,并进一步提出了采集交通数据及仿真结果与实际数据匹配等指导原则[7]。
Sacks等人提出了确定仿真模型验证的目的、相关验证数据的提取、不确定性指标的量化和在新的交通状况下,进行模型有效性的检验等方法,用来验证仿真模型。他虽然没有给出具体步骤的流程,但使用CORSIM软件验证了仿真模型的有效性,并对此进行了相应的检验[8]。
从对国内外的文献总结可以看出,学者们在交通仿真模型参数标定方面做了许多工作,其结果也是具有理论价值和实际意义的。但是,经典的交通仿真模型参数标定方法并一定适合我国高速公路入口匝道交通仿真模型的参数标定。况且,国外高速公路的入口匝道与我国高速公路的入口匝道存在很大的差别。因此,本文针对我国高速公路入口匝道仿真模型参数的不准确性,对我国高速公路入口匝道交通仿真模型的参数标定进行研究,期望得到适合我国国情的高速公路入口匝道交通仿真模型参数标定方法。
2 研究方法
公路交通仿真模型参数校正的目的是使微观交通仿真系统得到的结果与实际交通测量数据之间的误差最小。国内学者对交通仿真模型参数校正的研究很多,但对高速公路入口匝道交通仿真模型参数校正的研究很少。本文针对高速公路入口匝道交通仿真模型参数校正进行研究。参数校正流程图如图1所示。
①首先对模型默认参数进行评价,确定默认参数是否满足要求。
一般而言,校正的目标是使仿真输出结果与实际测量的数据差异最小,而默认参数一般是模型开发者根据本国国情设置的默认参数,所以默认参数很少能满足要求,如不满足,则需要进行校准指标的确定。
②确定校准指标。
可以作为校准指标的指标有很多,但如果全部作为校准指标进行校准试验,不但使数据分析变得复杂,而且也不利于抓住主要矛盾。此时我们就要对需要校准的指标进行确定。校准指标的选择要考虑路网的特征,本文研究的是高速公路入口匝道部分,高速公路入口匝道部分没有路径选择所以路段流量可以不予考虑,因此可以把通行能力作为最主要的校准指标。
③确定待校准参数及其范围。
在高速公路入口匝道仿真模型的校正中,待校准参数来自能够影响汇入区域通行能力的参数。主要包括以下4类:1)平均跟随车头时距;2)驾驶员反应时间;3)车道变换距离及相关参数;4)排队状态下车辆的最小间隔。
针对高速公路入口匝道交通特性、实地勘探及录像分析,总结得出高速公路入口匝道的运行行为表现为复杂的车道变换行为和易于冒险性的驾驶特性,因此影响入口匝道车辆运行的主要参数是车道变换行为参数以及跟驰行为参数。以VISSIM模型为例,选择的待校准参数为平均停车距离(CC0)、期望车头时距(CC1)、跟驰随机振荡距离(CC2)、期望车道变换距离(Desired Lane Change Distance)以及最大协同减速度(Maximum Deceleration for Cooperative Barking)。其中平均停车距离(CC0)的范围选择1~4m,期望车头时距(CC1)的范围选择0.5~2s,跟驰随机振荡距离(CC2)的范围选择1~2m,期望车道变换距离(Desired Lane Change Distance)的范围选择50~200m,最大协同减速度(Maximum Deceleration for Cooperative Barking)的范围选择-5~-2m/s2。
④设计校准实验。
本文采用的校准实验方法为正交试验法,将选定的参数进行分级,对参数进行初步校准,得出几组较为理想的参数组合。然后采用T检验进行二次校准,对较理想的参数组合进行微调,对微调得到的新的参数组合再次进行校准。
⑤系统性能校准。
将确定出的几组较为理想的参数组合输入至高速公路入口匝道交通仿真模型中,以入口匝道部分的流量和点速度作为系统性能校准指标,得出其中最理想的参数组合,也就是仿真输出结果与实际测量的数据差异最小的一组。
⑥模型验证。通过统计验证和动画验证两种验证方法,对得出的校正参数结果进行验证,确定校正参数的合理性。
3 实例验证
3.1 工程概况
本案例是一个研究高速路入口匝道交通运行特性的项目。本标准基于石家庄段黄石高速仿真案例中的某入口匝道汇入区,通过分析入口匝道汇入区的交通流运行特性,研究不同匝道控制策略的控制效果。其研究范围如图2所示。
3.2 错误检查
在模型进行校正之前进行了错误检查,确保了模型满足校正所需的前提。在错误检查中将模型运行情况和实地拍摄的录像情况进行对比,实际录像如图3所示。借助经验进行定性分析。
结合线圈检测的实际数据,在错误检查阶段做出如下判断:汇入模型可主要通过观察3个控制点的数据控制模型的可信度,主路进入汇入前、入口匝道进入汇入区前、汇入区末端。这3个控制点与实际路段上的线圈检测器对应。
在此基础上,总结出检验清单,如表1所示。
3.3 模型预热时间和最小仿真次数的确定
在对模型进行校准和分析以前,首先要确定模型的预热时间和最小仿真次数。本项目中仿真开始后系统内车辆数如表2所示。
由表1中数据分析可得,前400s内路网中的负载车辆数变化较为明显,400s后基本趋于稳定,故确定预热时间为400s。
根据经验,初设最小仿真次数为6次,选取不同的仿真随机数种子进行仿真试验。考虑到本仿真对象的实际需求,期望的置信区间为均值的10%。当取置信度为95%,自由度为5,以标准偏差的2倍作为期望的置信区间时,上述3个检测点的检测值全部满足要求。
3.4 校正指标的确定
由于在目标区域内布设了相应的线圈检测器,能够检测到包括流量、速度在内的数据。本次实验得到的实验数据来自相应的检测线圈数据。根据汇入区域的实际情况,选择3个监测点。如图4所示。
通行能力的获得采取历史数据统计分析的方法。根据检测器采集的流量数据,对流量速度关系进行回归,统计间隔为5min,回归曲线的最高点作为理论通行能力。经回归计算得到汇入区域通行能力约为1400pcu/h(注意:这里实际上指的是最大车辆消散能力),与汇入区域通行能力相匹配的主路、入口匝道通行能力约为900pch/h,500pch/h。由于时间有限,且用人工方法在快速路上调查存在相当大的危险性,因此本案例没有调差行程时间指标,建议在有条件的情况下运用浮动车法取得行程时间数据作为系统性能校正指标。本案例可选的校准/验证及其目标值如表3所示。
根据模型工程师经验,本案例可选的校准指标有9个。如果全部作为校准指标进行校准试验,不但使数据分析变得复杂,而且也不利于抓住主要矛盾。通过预检验阶段对仿真模型进行的若干次仿真试验,可作出以下判断:
待校准模型中,由于每一个OD只有一个路径,因此在标定OD需求后,其流量基本可以满足精度要求。另一方面,由于主路交通流中的车辆换道行为较少,且有优先通行优势,在流量需求的满足上相对与入口匝道交通流处于优势地位。所有待校准模型中往往能够满足主路通行能力而不能满足入口匝道通行能力(二者皆不能满足的情况非常少)。因此将检测器#2检测到的通行能力作为校准试验中采用的校准指标;最后将3个检测器检测到的流量及点速度作为系统性能校准指标。用一组新的数据对3个检测器所在的路段流量和点速度作为验证指标。
3.5 待校准参数选择及分级
在校准试验环节,本案例采用拉丁正交试验,为适应正交表的需求,此处将待校准参数分为四级,如表4所示。
3.6 待校准模型基础情况
在校准试验开始之前,需要知道参数取默认值时仿真模型输出的各项指标水平,如表5所示。
可以看出,就模型评价指标的均值来看,采用参数默认值所测得的模型指标与校准的目标有相当大的差距,说明默认值不可接受,需要进行校准。
3.7 校准实验
3.7.1 初步校准
校准试验采用拉丁正交试验法安排试验方案。正交试验设计是优良性较好的一种仿真试验设计方法,它以正交表为工具,根据均匀分布的思想,科学地挑选试验条件,合理地分析试验结果,是一种多因素的优选方法。根据参数的选择,采用L16(45)正交表,试验方案如表6所示。
首先进行通行能力校准,校准完成后,对校准得到的最优参数组微调,衍生出与之相近的新的备选参数组。
按照上节所示的试验计划,进行仿真试验,每组试验进行6次,取平均值作为试验结果。首先以检测器#2路段通行能力作为校准指标,此处检测器#2通行能力作为运行通行能力,试验结果如表7所示。
基于上述分析数据,得出如下判断:
①试验9、10、13结果最为理想;
②依据极差分析,参数变化对结果的影响由强到弱依次为:CC>MDCB>DLCD>CC2>CC0。
在试验9、10、13参数基础之上,调整组合,产生新的参数组合,可进一步优选参数组合,具体如表8所示。
3.7.2 二次校准及T检验
由校准指标特性可知,模型指标与实测指标均符合正态分布,并且采用的T检验为单样本T检验。其实质是检验模型仿真指标均值与实测的指标均值间是否存在显著差异。
针对应用于仿真模型结果评价的单样本T检验而言:设总体X~N(μ,σ2),σ2未知;X1,X2,…,Xn是来自总体X的样本,X与s2分别为样本均值和样本方差。给定显著性水平α,校验参数μ。检验步骤如下:
①提出假设:H0:μ=μ0,H1:μ≠μ0
②选择检验假设H0的统计量,并确定其分布:
③根据样本观测值计算出该统计量的值T;
④在给定的显著性水平α(0<α<1),查所选统计量服从的分布表,确定临界值;
⑤确定拒绝域并作出判断,拒绝域为
从表中选择2、5、8组作为校准结果。
3.8 系统性能校准
针对上述校准试验过程中得到的3组可行的参数组合进行系统性能校准。指标包括3个控制点所检测的流量及点速度,结果如表9所示。可见,组合8是最优的参数组合。
3.9 模型验证
3.9.1 统计验证
利用一组新的晚高峰18:30~19:00数据对参数组合8进行多次仿真试验,得到仿真输出结果与实测结果对比,其误差均为10%以内,因此通过验证。
3.9.2 动画验证
用于模型动画验证的模型效果如图5所示,根据错误检查列出的主要交通运行特征都经过了动画验证。至此,模型校正完毕。
4 结论
本文研究了我国高速公路入口匝道仿真模型参数的校正方法和验证方法,将正交实验法应用在高速公路入口匝道仿真模型参数校正流程中,在保证了实验全面性的基础上大大减少了需要进行的试验次数,并采用T检验方法进行了二次校准,较准确的确定了参数组合。通过仿真系统缺省参数和校正后参数的对比分析,验证最理想参数的有效性。从而建立了高速公路入口匝道交通仿真模型参数校正的基本流程。并以石家庄黄石高速某段入口匝道为实例进行了验证。
参考文献
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[3]张长春,牛学勤.基于正交试验法的交叉口VISSIM模型参数标定[J].交通科技,2011(02):110-113.
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入口匝道 篇5
1 入口匝道控制概述
入口匝道控制是当前使用最为普遍的一种控制需求的方法, 这种方式的根本目的就是有效的减少行驶进高速公路的车辆总数, 这样就可以保证高速公路以更加合理的密度进行通行, 这样就可以更好的将最大交通流量测算出来, 入口匝道的控制方式主要有四种, 一种是匝道关闭, 一种是定时调节, 一种是感应调节, 最后一种是汇合控制。
定时调节和感应调节都是从宏观的角度对入口匝道进行有效的控制, 在实际的运行中都是在入口匝道的位置设置信号灯和检测器, 同时还可以根据匝道下游的具体情况和上游的需求量对单位时间内通过的车辆数进行有效的控制, 但是其在应用的过程中不能很好的保证效果, 有时候车辆会受到主线车辆的影响, 所以不能很好的将其融入到车流的间隙当中, 这样也会使得会合区加速车道会出现停车或者是拥挤的现象, 这样也对车辆的安全运行造成了十分不利的影响。
汇合控制的方法是一种在微观上进行控制的方法, 控制的过程中以安全作为最主要的控制因素, 在实际的应用中其也有自身特殊的方法, 将汇合处用的信号灯固定下来, 使其引导匝道的车辆, 这样在匝道的车辆汇入到高速公路的时候正好是主线交通存在间隙的时候, 这样就可以让匝道中的车辆顺利的汇入到主道当中, 而主导道的车辆在这一过程中也不会受到任何的影响, 汇合系统从类型上主要可以分成两大类, 一种是间隙汇合控制系统, 一种是移动汇合控制系统, 这两种系统在使用的过程中最重要的差别就是引导方式存在着非常明显的差异。
2 汇合控制流程
可接受间隙汇合控制是一种比较简单的控制方式, 可接受间隙汇合控制系统的基本组成部分有:匝道信号灯、信号控制器、警告标志和间隙/速度检测器。
可接受间隙是指主线两连续车辆间的车头时距, 它足够入口匝道处一辆车安全汇入的最小车头间隔时间。可接受间隙汇合控制多采用单车进入控制方式。当匝道上没有车辆等待时, 匝道信号保持红灯。当有一辆车到来, 检入检测器开始工作, 信号控制器的工作流程如下:a.检测从间隙/速度检测器传来的间隙和速度信号;b.将测得的间隙与给定的最小可接受间隙比较, 并确定是否可以接受;c.如果此间隙不可接受, 可控制器继续检测下一个间隙, 直到检测到一个可接受的间隙为止;d.根据时间计算值, 在适当的时刻控制器控制匝道信号变换为绿灯。在实际运行的过程中, 如果高速公路出现了非常明显的拥挤现象, 车流行使的速度也非常的缓慢, 所以车辆之间的小间隙会产生比较大的车头时距, 这个时候, 如果将其作为最主要的依据来对信号灯进行控制, 就会出现很多车辆被同时放行的情况, 从而也使得高速公路出现非常严重的拥堵情况, 这种现象会给高速公路的安全运行产生非常不利的影响。所以如果高速公路交通流速和某个特定的值相比处于比较低的状态, 就应该用最小的调解率对匝道的车辆进行控制。
在能够接受的间隙汇合控制系统当中, 如果放行车辆的加速度没有非常准确的予以掌握, 就无法和被测出的间隙一同达到汇合的位置, 这样就会使得汇合处出现非常严重的混乱和无序的现象, 所以应该在匝道的左侧设置绿色的光带显示器, 这样就可以更好的向匝道的车辆提供高速公路外侧车辆具体的运行情况, 车辆就会在运行的过程中, 跟随光的变化轨迹而不断的移动, 这样就可以对速度进行有效的控制和调整, 同时对车辆汇合也有着非常好的促进作用, 如果在预定的时间之内没有能够接受的时间间隙, 交通信号灯就应该显示绿灯, 从而使车辆顺利通过, 但是在这一过程中不会显示绿带, 只是向驾驶员显示小心汇合的警示标语, 通常我们将这种方法叫做移动汇合控制。, 这种方法在当今很多高速公路当中都有着比较广泛的应用, 同时也取得了比较好的控制效果。
3 匝道通行能力模型
某四车道高速公路与一条单车道入口匝道相连, 根据测得的主线间隙, 匝道信号引导车辆驶入交织区, 由于从匝道进入的车辆的速度较低, 只能穿插在主线最外侧车道的车流间隙中, 而不能汇入内侧快车道。因此, 高速公路入口匝道汇合控制的通行能力主要由主线最外侧车道上的车流特征决定, 即主线最外侧车道可汇入车辆的间隙越多, 则由匝道进入的车辆数就越多。
3.1 移位负指数分布通行能力模型。
对于连续交通流, 由于横向干扰因素少, 主线车辆在不同车道上的分布比较均匀, 且在匝道交织区一般不会出现超车行为。可认为主线车辆的车头时距服从移位负指数分布142。当交通量较大时, 部分车辆甚至会以最小车头时距tm (s) 结队行驶, 为保证高速公路主线交通流顺畅, 匝道车辆只能在引道上排队等候, 可认为匝道车辆的到达服从定长分布。
只有当主线侧车道流出现大于某个临界间隙值tc (s) 时, 匝道车辆才能进入主线, 否则需要等待。设A表示车头时距大于tm (s) 的自由流的比例, 主线车流的车头时距为h (s) , 单车道交通量为q (辆/s) , 由主线车流的车头时距概率分布密度为:
因此, 主线车流头时距为h (s) 大于t (s) 概率为
3.2 参数确定及模型验证。
匝道车辆与高速公路上车辆合流时h1 (s) 为车前时距, h2 (s) 为车后时距。因为主线车头时距恰好为只允许汇入一辆车时的临界间隙, 则有h1+h2=tc;tg为汇入k辆车时, 匝道车辆之间的随车时距。通过对交通流数据的分析, 可知h1, h2, tg与合流时的车速V (km/h) 有如下关系:
结束语
高速公路对出行者的吸引力很大, 但大批车辆的涌入不仅会造成交通拥挤, 还可能导致交通事故。入口匝道汇合控制是解决这类问题的有效途径, 即根据高速公路主线车流状况和入匝需求控制入匝流量。总之入口匝道的通行能力主要受以下三个因素的制约:a.主线最外侧车道的车流特性;b.匝道车辆连续跟弛特性;c.车流中的车型比例。
参考文献
[1]刘灿齐, 李枫.空档穿插的概率分析[J].上海交通大学学报, 2000 (S1) .
入口匝道 篇6
关键词：交通控制,行程时间估计,半距离法,高速公路,路段特征
随着高速公路建设的快速发展,交通拥挤与安全等问题也不断出现[1]。提高高速公路服务水平和运行质量,需要准确估计反映交通运行状况的重要表征参数。其中,行程时间是反映道路拥挤程度最为直观的参数,也是实施高速公路交通预测、交通优化控制与诱导的依据[2]。
目前高速公路行程时间估计方法中,主要采用基于固定检测器方法[3],即通过固定检测器采集到的交通参数计算出空间平均速度,进而推算出行程时间。固定检测器法又可分为直接替代法和相关分析法[4]。而直接替代法中,半距离法和线性插值法最具代表[5,6,7]。半距离法是用路段上下游固定检测器采集到地点速度的调和平均值来代替该路段的空间平均速度,进而得出路段的行程时间,但其忽略了路段是否包含出入口匝道,以及匝道处流量变化对地点速度的影响。线性插值法通过对路段均匀分段,并对相邻检测断面采集到的速度进行线性插值来估计路段的空间平均速度,但其同样没有考虑到匝道处流量变化对速度的影响。相关分析法[8,9]是指根据理论或实际数据,分析地点速度和空间平均速度之间的相关关系,进而求出行程时间,但在实际应用中,地点速度检测值的标准差并不容易获得,因此限制了该方法的使用。
考虑直接替代方法简单及逻辑清晰优点,故采用直接替代法进行行程时间估计。而直接替代法中,线性插值法假设速度在空间中为线性变化, 即从路段起点到路段终点速度逐渐变大或逐渐变小,而实际速度是随机变化,将影响线性插值法的估计精度[10,11]。因此,笔者在半距离法的基础上, 考虑匝道处流量变化对地点速度的影响,提出了1种适用于高速公路路段特征的改进方法。该方法考虑了路段是否包含出入口匝道的情况,并根据匝道的物理位置对路段分类,研究不同类型路段下的流量变化及对速度的影响;考虑了速度在相邻路段上的连续性,通过速度的影响范围来表现该特性,与空间线性插值法中假设速度为线性变化相比,更具有优越性;最后对传统半距离法中路段行程时间的取值进行优化,得到更高精度的路段行程时间估计值。
1路段行程时间估计改进方法
1.1问题的提出
1.1.1不同类型路段流量变化及影响范围
不包含匝道和包含匝道的路段区别在于:前者主线路段上流量是“恒定”的,即所有从主线路段进入的流量都会从主线路段流出;而后者由于包含匝道,主线流量是变化的。令q为驶入路段的主线流量,qon为由入口匝道驶入路段的流量, qoff为由出口匝道驶出路段的流量,不同类型高速公路路段从主线驶出的流量表示为:
不包含匝道的路段(见图1(a)),整个路段流量恒定 为q;只包含入 口匝道的 路段 (见图1(b)),路段上流量分为2部分:q和q+qon; 只包含出口匝道的路段(见图1(c)),路段上的流量也分为2部分:q和q-qoff;包含出入口匝道的路段,路段上的流量分为3部分,如果入口匝道在上游(见图1(d)),则该3部分为:q,q+qon和q+ qon-qoff,如果出口匝道在上游(见图1(e)),则该3部分为:q,q-qoff和q+qon-qoff。
由于高速公路交通流参数之间 存在基本 关系,根据格林希尔茨方法[12]中流量和速度的对应关系,流量变化必然会引起速度变化,故不同流量的影响范围也就是不同速度的影响范围。
1.1.2传统方法中存在的问题
根据传统的半距离法,路段i在时段j的行程时间计算公式为
式中:T(i,j)为j时段内路段i的行程时间,s;li为路段i的长度,m;v(i,j)为j时段内位于xi处的检测器所采集的地点速度,m/s;v(i+1,j)为j时段内位于xi+1处的检测器所采集的地点速度,m/s。
根据式(1),v(i,j)和v(i+1,j)所影响路段长度均为li/2,可认为2个地点速度倒数的权值均为li/2,即路段长度的一半。在交通流比较稳定的情况下,对于不包含匝道的路段,采用该计算公式是合理的;而对于包含匝道的路段,采用该公式计算时则存在一定的问题。
以仅包含入口匝道的路段为例(见图2(b)), 路段X1部分的平均速度近似等于xi处检测器所测速度v(i,j),X2部分的平均速度近似等于xi+1处检测器所测速度v(i+1,j),即v(i,j)的影响路段长度为X1,v(i+1,j)的影响路段长度为X2。 如果在j时段内从匝道进入主线的流量较大,将会导致q+qon的值与q有较大的差异,而根据流量与速度的关系,流量的改变明显会对速度产生一定的影响,因此,X1段部分的平均速度会小于X2部分的平均速度,反映到检测的速度数据上就是v(i,j)<v(i+1,j)。当X1= X2时,v(i+1, j)的影响路段长度与v(i,j)的影响路段长度相等,应用式(1)计算路段行程时间是合理的;而当X1≠X2时,v(i+1,j)的影响路段长度与v(i,j) 的影响路段长度不等,这时按照式(1)计算就不合适了。对于其他包含匝道的路段,情况也是如此。
1.2方法的改进
当路段包含匝道时,可能引起路段流量不均衡,此时采用传统方法存在缺陷。改进方法基于高速公路的路段特征,针对路段是否包含出入口匝道对路段分类,得出流量和速度的影响范围,算出路段的空间平均速度,进而得出路段行程时间和权重分配结果。具体改进如下。
对于仅包含入口匝道的路段(见图1(b))和仅包含出口匝道的路段(见图1(c)),路段空间平均速度为
路段行程时间的计算公式为
由此得出,2个地点速度倒数的权值由原来均为li/2分别变为X1和X2,这正是由于2个地点速度所影响路段的长度不同造成的,也验证了此方法与传统方法相比具有先进性。
对于包含出、入口匝道的路段(见图1(d)和图1(e)),路段空间平均速度为
路段行程时间为
此时2个地点速度 倒数的权 值由原来li/2分别变为X1+X3/2和X2+X3/2。X1,X2,X3含义见图1。
式(2)~(5)中:为j时段内路段i空间平均速度,m/s;T(i,j)为j时段内路段i行程时间,s。
改进方法基于高速公路路段特征,研究不同路段下流量变化规律,进而得出流量和速度的影响范围;由于传统半距离法假设相邻检测器上流量和速度的影响范围相同,即无论2个相邻检测器上流量相差多少,其对一定范围内的交通流影响能力均一样,明显不符合实际情况,而改进方法根据不同类型路段对应的速度影响范围,通过路段空间平均速度间接算出路段行程时间,并得出地点速度倒数的权值变化情况,提出了针对不同路段特征的行程时间估计改进方法。
2性能评价
2.1评价指标
为验证改进方法的能,需要制定相应性能评价指标。用于行程时间估计的性能评价指标包括绝对误差 (absolute error,AE)、平均绝对 误差 (mean absolute error,MAE)和平均误差百分比 (mean absolute percentage error,MAPE)和均方差误差 (root mean square error,RMSE)。设路段行程时间真实值时间序列为Tr(i,j),路段行程时间估计值时间序列为Tp(i,j),则各指标计算公式为
式中:Tr(i,j)为路段i在j时段统计所得行程时间真实值;Tp(i,j)为采用行程时间估计方法计算所得路段i在j时段的行程时间估计值。
2.2实例分析
以南京机场高 速公路路 段为例。5个路段中,路段2~3和3~4为不包含匝道的路段,路段1~2,4~5和5~6为既包含入口匝道又包含出口匝道路段。见图3。各路段长度为:路段1~2: l1=1 240.8m,X1=520m,X2=200.8m,X3= 520m;路段4~5:l4=3 763.7m,X1=528.4m, X2=200m,X3=3 135.3 m;路段5~6:l5= 3 497.7m,X1=2 826.7m,X2=200m,X3= 470m。
根据图2和式(5),路段1~2,4~5和5~6在j时段的行程时间估计公式分别为
式中:速度单位为m/s,行程时间单位为s。根据式(10),由于路段1~2上X1=X2,计算公式与传统的半距离法相同,为此选择路段4~5和路段5~6作为评价对象。
采用Vissim进行数字仿 真,获取2012年9月5日01:00~23:00时以每10 min为间隔的 路段行程时间数据和各检测器采集到的地点速度数据,分别为132组。选取传统 的半距离 法和空间线性插 值法作为 比较方法,采用半距 离法时路段行程时间的计算公式如式(1);采用空间线性插值法,取n=3,所得路段行程时间计算公式为
根据式(6)~(9),3种路段行程时间估计方法的误差对比见表1。
由表1可见,采用空间线性插值法得到的路段行程时间估计精度与半距离法相差不大;改进方法估计精度普遍高于其他2种方法,但是精度提高幅度不大,以路段5~6为例,用MAPE指标量化预测的准确性,计算可得,改进方法相对于半距离法的精度提高百分比为:(8.63%~8.31%)/ 8.63%≈3.71%;相对于空间线性插值法的精度提高百分 比为:(8.71% ~ 8.31%)/8.71% ≈ 4.59%;检测器5和6采集的流量数据见图3,正是由于路段中驶入驶出匝道的流量比较均衡,导致X1和X2上的流量基本一致,使得3种估计方法的精度相差不大。
检测器5和6处速度对比见图4。
由图4可见,检测器5和6处的地点速度没有明显差别,为了进一步验证改进方法的有效性, 将路段5~6上驶出匝道的分流率设为50%,重新进行计算,得到检测器5和检测器6处采集到的流量和速度数据对比见图5和图6。
分流率变大后,X1上的流量(如图6检测器5流量)明显大于X2上的流量(如图5检测器6数据),速度也有了较明显差异(见图6),3种估计方法的误差对比见表2。
由图5和图6,并对比表2可见,当路段上X1和X2部分的流量和速度相差较大时,改进方法的效果就会比较明显,相对传统方法精度提高的幅度较大,同样用MAPE指标量化预测的准确性计算得:改进方法相对于半距离法的精度提高百分比为(10.51%~8.80%)/10.51%≈16.27%; 相对于空 间线性插 值法的精 度提高百 分比为 (10.64%~8.80%)/10.64%≈17.29%。
3结论与展望
根据高速公路路段匝道物理位置,对传统方法中路段两端地点速度倒数权值进行调整,推导了包含匝道的路段行程时间估计改进方法:
1)当包含匝道的路段流量比较均衡时,改进方法较传统方法计算精度提高幅度不大,其相对于半距离法的精度提高3.71%;相对于空间线性插值法的精度提高4.59%。
2)当包含匝道的路段流量不均衡时,其较传统方法计算精度提高幅度较大,相对于半距离法的精度提高16.27%;相对于空间线性插值法的精度提高17.29%,且路段上流量变化越明显,改进效果越好。
3)本文行程时间估计是基于速度进行的,没有考虑其他交通参数的影响,需增加其他交通参数与行程时间的关系,以提高精度。
4)性能评价使用Vissim仿真得到的数据, 且考虑道路交通状况较简单,与真实路网存在一定差异,需尽可能采用真实路网数据,以提高方法的适用性和鲁棒性。
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入口匝道 篇7
城市高架快速路的匝道布设一般基于功能需求, 并满足规范建议的间距指标。其布设根据快速路对沿线用地的服务能力、用地条件及工程技术难易程度确定。
根据《苏州市2011年对内环快速路交通改善的研究规划》, 80%以上的堵点发生在快速路出入口匝道区域, 特别是上、下匝道汇入、汇出地面道路与地面横向道路形成的交叉口区域。可见正确处理快速路的出入口设置, 高架快速路与地面道路的衔接是整个快速路系统中非常关键的问题。
受城市用地限制, 上、下匝道, 特别是下匝道距离交叉口较近是造成匝道与地面道路衔接段交通拥堵的原因之一。以苏州南环路-迎春路等路口为例, 由于高架出口匝道接地点距离停车线距离较近, 无法满足规范最小的下匝道离交叉口停车线距离150 m的要求, 车辆交织严重形成紊流, 加重了交叉口负担[1]。此外, 传统的匝道布置往往是高架匝道出入口对地面主干路交叉口的对称设置模式, 给正对匝道的地面交叉口带来较大的交通压力。如在高峰小时不及时疏散, 且下匝道距交叉口较近, 容易引起下匝道排队至快速路主线, 影响主线通行能力。
本文主要针对后一种情况, 从全局出发, 考察匝道的布设位置, 将匝道出入口与地面道路形成的交叉口服务水平作为衡量快速路匝道布设方案的关键评价因素展开研究。苏州市中环快速路园区段见图1。
根据《苏州市综合交通规划》, 以苏州工业园区中环快速路 (星华街) 为例, 借助交通预测模型, 以地面交叉口的服务水平评价作为不同出入口设置的评价指标, 对传统的对称布置及非传统的非对称布置模式进行比较, 得到最优的布置模式。目前, 苏州园区段中环快速路基本按本布置模式完成规划报批和设计审查, 处于实施阶段, 计划2014年底通车。
2 理论基础及模型选择
2.1 交叉口延误模型
Webster信号交叉口延误计算模型是F V Webster于1958年提出, 国际上经典的交通工程著作和日本出版的《交通工程学》都推荐引用该公式, Webster交叉口进口车道延误的计算公式见式 (1) 。
式中:d为每辆车的平均延误, s;c为信号周期时长, s;λ为绿信比;q为交通流量, pcu/h;x为饱和度, 即观测最大流量与信号交叉口进口道的通行能力之比q/λ。
该式中第一项是将车辆到达率视为恒定常数而得到的“均衡相位延误”;第二项和第三项是指车流到达随机性的“随机延误”。
Webster模型虽然应用广泛, 但具有局限性, 饱和度≤1.0。这是由它的稳态假设前提决定的[2,3]。
2.2 交通预测模型
以园区分区规划、综合交通规划及中央商贸区专项交通规划中的规划路网、用地情况为基础, 辅以现状道路流量及全区现状地块建筑体量等数据, 对园区相关土地利用规划和人口与就业岗位分布的变化进行统计分析, 建立园区规划路网数据库及交通预测模型, 集成四阶段预测至Trans CAD平台进行预测及评价。
交通需求预测以上位规划为基础, 按照“隔离明确, 易于统计, 大小合适”的原则划分交通小区, 将整个园区划分160个内部交通小区, 8个外部小区, 以人口岗位数进行内部交通生成预测, 以双约束模型进行分布预测, 以随机用户平衡分配法 (SUE) 进行分配预测。交通预测不同的出入口设置情况下的交叉口流量, 作为交叉口评价的基础。
3 快速路出入口方案及评价
3.1 快速路出入口设置原则
1) 对应沿线用地开发, 充分发挥快速路在路网中的服务功能。
2) 处理好出入口与地面路网的衔接, 均匀分担快速路集散交通的疏解。
3) 出入口间距满足规范标准。
4) 出入口与地面道路交叉口的衔接有充足的缓冲段。
3.2 沿线用地及道路规划情况
园区中环快速路星华街段全长约8.2 km。以斜塘河为界, 斜塘河以北段西侧为园区主城区, 沿线分布有已建住宅小区:凤凰城、太阳城、左岸香颂等;东侧主要为高科技工业区。斜塘河以南快速路通过科教创新区, 沿线地块尚未完全开发。现状交通状况良好, 沿线地块开口少, 交叉口间距较合理, 路段服务水平较高, 为园区重要的货运通道。规划用地表明:快速路西侧为城市发展的重点, 未来交通吸发量大。沿线现状主要相交道路示意图见图2。
沿线东西向道路大多为城市主干路, 斜塘河以北横向道路间距一般在700 m以上, 斜塘河以南科教创新区内横向道路间距较密 (300~500 m) , 路网疏解交通能力较强。初步出入口方案根据用地情况判定交通需求得到。
3.3 出入口设置方案
出入口2种设置方式, 方案一为非对称设置 (见图3) , 出入口错位布置, 出入口系统对快速路的疏解是通过全线所有交叉口而非特定交叉口实现的“线疏散”。
方式二根据传统对称设置 (见图4) , 出入口对主干路设置, 出入口系统对快速路的疏解主要通过特定主干路进行“点疏散”, 如图中的苏虹路、现代大道、苏胜路均为各自有2对出入口匝道正对主干路交叉口。
4 快速路出入口方案及评价
4.1 地面交叉口评价
因为星华街沿线地块控制开口, 路段干扰较小, 快速路上、下匝道产生的交通矛盾主要集中于地面道路交叉口。主线快速路的集散服务功能主要通过与相交道路转换实现, 因此根据预测量结合交叉口渠化, 对地面交叉口服务水平进行评价。该评价结果同时评价出入口设置对地面交通的影响[4,5]。
对上述2种方案的地面交叉口评价以Webster公式为模型, 以匹配出入口方案的路网模型与测量作为外部输入, 评价每个交叉口的服务水平。以方洲路-星华街交叉口为例, 非对称设置方案一的方洲路-星华街交叉口评价见表1。
为直观表示评价结果, 全线交叉口服务水平见图5。
若采用常规的出入口对称设置, 由于出入口对应主干路设置, 快速路集散交通均吸引到一个交叉口上, 整个路段各路口时空资源利用不均衡, 易引发拥堵点, 影响路网系统运行效率。出入口对称布置时对地面交叉口的评价结果见图6。
评价结果显示:“线疏散”模式对于快速路和地面交叉口的疏解能力大大优于“点疏散”模式。出入口非对称错位布置, 然后通过嵌套组合, 把快速路集散交通分担至各个交叉口, 各交叉口交通压力分摊较为均匀, 路口时空资源得到充分利用, 地面交叉口均保持可接受的服务水平。
4.2 出入口间距评价
斜塘河以北地区为重点服务地区, 实现相交道路转入星华街地面道路最多通过一个平交口即有快速路入口;快速路出口接地后均能服务2条主 (次) 干路。全线出入口示意图见图7。
全线出入口平均间距为830 dm, 按照主线设计速度80 km/h的标准, 快速路出入口间距的一般规定及方案采用值见表2。
对比可见, 方案采用的平均间距控制较为合理, 具体方案中除“进-出”外的出入口间距控制也均在规程允许范围内。针对“进-出”出入口间距, 参考美国《道路通行能力手册》及苏州市快速路建设经验, 如设辅助车道, 快速路先进后出交织段最小长度一般控制在460~500 m即可。
5 结语
利用非对称的匝道布设可有效减少进出高架快速路的交通流对地面交叉口的影响, 进而提升整个快速路系统的运行效率。论文的创新点在于, 以量化且易于统计的延误指标对抽象的出入口方案进行求证。同时, 快速路出入口的设置, 还需结合用地情况、周边建筑、综合管线和大型公共交通线网等多方需求综合考虑, 力求完善, 节约工程投资。
参考文献
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