排队长度检测方法研究

摘要随着城市的发展，交通拥挤已成全世界的交通难题，车辆排队是交通拥挤的一种典型表现形式，因此车辆排队长度是一个很重要的交通信息参数。

本文基于二流理论，把真实交通流状态转换为二流运行状态，计算转换后得到一种车辆排队长度，即当量排队长度。

根据流量守恒方程，建立了单车道路段的当量排队长度模型，并在此基础上推出多车道的平均当量排队长度模型，并用VISSIM软件模拟交通拥堵路段，对该模型进行测试。

仿真结果表明，模型计算出来的当量排队长度均大于实际车辆排队长度，实际排队长度变化时，当量排队长度相对稳定。

关键词交通流；交通拥挤；车辆排队长度；二流理论；当量排队长度AbstractWith the development of cities, traffic jam has become a whole world’s problem. Queue of vehicles is a typical manifestation of congestion. So the queue length is an important traffic information parameter. A kind of queue length transformed by the real queue length, called equivalent queue length, which turns the real traffic flow into a two-fluid operation status, is brought forward in this article, based on the theory of two-fluid. On this basis, the equivalent queue length model is built for the single-lane sections according to flow conservation equation. And the multi-lane sections average equivalent queue length is built based on the single-lane model. To test the model, the simulation schemes are designed for the congested traffic road by using the VISSIM software. The simulation results show that the actual queue lengths are all shorter than the equivalent ones, the equivalent queue lengths are stable when the actual ones fluctuate. Key words traffic flow congested traffic stream two-fluid theory equivalent queue length目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1研究背景和意义 (1)1.2排队长度研究现状 (2)1.3本文主要工作 (3)1.4本文章节安排 (4)第2章基础理论 (5)2.1交通流理论 (5)2.2交通量、速度、密度三者关系 (5)2.3二流理论 (7)2.4本章小结 (7)第3章当量排队长度模型的建立 (9)3.1车辆当量排队长度 (9)3.2单车道的当量排队长度模型 (11)3.3多车道的当量排队长度模型 (13)3.4模型参数确定 (14)3.5本章小结 (15)第4章VISSIM仿真模型的建立 (16)4.1累计车辆的检测 (16)4.2单车道仿真模型建立 (17)4.2.1路段设置 (17)4.2.2车辆流入量设置 (17)4.2.3检测器设置 (18)4.2.4排队计数器设置 (19)4.2.5设置评价文件 (20)4.2.6信号灯设置 (21)4.3双车道仿真模型建立 (23)4.3.1双车道仿真道路设置 (23)4.3.2设置车流源输入 (24)4.3.3车辆检测器设置 (25)4.3.4双车道的排队计数器设置 (26)4.3.5设置评价文件 (26)4.3.6信号灯设置 (28)4.4本章小结 (31)第5章仿真结果分析 (32)5.1仿真结果 (32)5.2模型的有效性 (34)5.3本章小结 (34)结论 (35)参考文献 (36)致 (37)第1章绪论1.1 研究背景和意义随着城市的快速发展，人们生活水平逐渐提高，人均汽车拥有率提升明显，城市的车辆快速增加，交通拥挤已是全球性的交通难题。

交通拥挤给城市发展带来巨大的阻碍，当碰上交通拥挤，车辆需要停车排队，增加了出行时间，使得可以用在工作生产的时间浪费掉，从而造成驾驶人和该地区经济上的损失；交通阻塞会导致驾驶人感到愤怒和烦躁，增加驾驶员的压力，进一步损害他们的身体健康；在车辆处于排队队伍中，引擎仍在不断运转，持续消耗燃料，而且在阻塞路段，车辆需要不断地加速、刹车，增加了燃料的耗费，所以说交通阻塞不单单造成燃料浪费，还会造成空气污染；当一个地区经常发生交通阻塞，就会使该地区的生活品质下降，人们就会倾向于迁至郊外（也就是所谓的郊区化）；当出现紧急状况时，比如出现火灾等，救火车就可能因为交通堵塞而难以迅速到达目的地。

建设新路新桥是传统的解决交通拥挤的方法，但建设路桥等交通基础设施很大程度受限制于当地的土地资源和财政收入；此外，根据研究显示，单从建设基础交通设施并不能根治城市的交通拥挤问题，因为城市的路桥利用率普遍不高。

所以说，若能提高城市路桥的利用率，则不仅优化交通网，节约资源，还能找出解决交通阻塞的关键所在。

观察道路阻塞的发展过程，一般是由于一个路段的车流量激增或发生交通事件从而产生车辆排队的情况，车辆排队队伍不能够及时消去，不断会有车流进入阻塞路段，加入排队队伍，使拥挤程度加重，发展下去就是从单路段的拥挤到多路段甚至路网的交通拥挤。

也就是说，交通拥挤是从局部拥挤发展成路网拥挤瘫痪。

如果能够及时快速检测到城市路网中的局部阻塞路段，对排队的趋势变化作出预判，就可以对拥挤路段采取相应的手段，比如控制进入车流或疏导排队车流，来达到提高路段的利用率，防止或减轻交通拥挤。

20世纪IT技术的突飞猛进，使人们的生活发生翻天覆地的变化。

人们将计算机等技术广泛用于交通控制与管理上，于是智能交通系统就应运而生。

智能交通系统（Intelligent Transportation System，简写为ITS）是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等有效的集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大围、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。

ITS 的核心是对实时交通信息的收集和处理，对交通系统进行智能化的控制，而达到提高道路设施的利用率和安全。

传统的收集数据方式有感应线圈、红外线、超声波以及摄像头图像处理等固定检测装置。

另外，一种新的检测方式——探测车系统则受到交通研究者们的注意。

探测车系统由探测车与控制中心组成，探测车通过装载在车上的GPS，收集路段车辆的速度、经纬度和时间等实时信息，再将信息传送到控制中心对实时数据进行分析处理，为决策者提供交通控制策略的依据[1]。

不管是传统的固定设施或是新式的探测车，也只能够为系统提供在成本尽可能小的情况下尽可能高精度的原始数据。

怎样对原始数据进行处理分析，为智能系统提供能够作出交通控制策略的依据成为智能交通研究者的重中之重。

排队长度是衡量评价交通状况的重要指标，而目前对排队长度的定义繁多，缺乏统一认识。

本文根据Herman的二流理论，将一段拥挤路段的交通流分割成两种成分，一是阻塞交通流，还有畅通交通流。

通过建立当量排队长度模型，来预测排队长度，从而为交通决策提供数据支撑。

1.2 排队长度研究现状阻塞排队在全世界围的公共交通运输系统都可看到。

全球的研究交通的学者专家们一直努力研究该问题的缘由以及解决方法。

从分析排队长度的方式上看，包括有微观模拟、随机过程、冲击波、概率论、神经网络、排队论与累计曲线等。

微观模拟则是通过模拟驾驶员行为（换道、跟驰），再现车流排队现象，基于车队中车辆减慢到某一速度时加入排队队伍，加速至某一速度时离开排队队伍的思想，确定排队长度[2]；随即过程使用Markov链方法得到了信号交叉口队列长度的时变概率分布级其时间序列函数（假定车辆以Poisson分布到达交叉口，绿灯期间以负二项分布离开停止线）[3]；冲击波方法是根据流体力学的理论，把交通流看成稳定的流体，认为两种交通流转换中，其过程形成冲击波，该两种的状态的分界面就是波阵面，车辆在波阵面上完成速度的改变是瞬间的，当车速为0时可以看作进入排队队列中，通过停车波波速的传播时间来预测排队长度[4]；概率论方法认为车辆到达和离去服从某种概率分布，车辆到达累计数与离去累计数之差为排队车辆数[5]；神经网络是基于仿真数据或实时数据对网络进行训练来获得输入变量和排队长度之间的对应关系；排队论将交通系统中的某种设施（如十字路口、瓶颈等）比作服务台，把在路段中运行车辆看作在队伍中等待或接受服务，应用排队论算出各系统的平均车辆数；累计曲线法通过描绘累计到达、离开空间时序图或排队车辆累计数时变图，利用图解法求出排队长度和排队时间，把累计到达与离开曲线间的部分为排队车辆部分；从上述的方法来看，关于排队的定义有两种：1、速度降至为0时加入排队队伍；2、在车流中车速降至某一速值时加入排队队伍。

根据不同的排队模型定义，以及计算方式的不同，得出不同的排队长度。

1.3 本文主要工作本文是在借鉴前人大量的研究成果和改进基础上，提出一种预测排队长度的模型。

本文的研究工作主要包括以下几个方面：1、相关理论调查。

一方面研究Herman提出的二流理论，阅读相关文章，为本文的工作打下不可或缺的基础。

另一方面，也阅读了许多关于排队长度估算和研究的文献。

参考以往的模型，分析其中的不足之处，拓宽了知识面，并在阅读相关文献中学习到撰写学术论文的方法。

2、设计当量排队长度模型，根据本文的研究方向，运用VISSIM软件模拟拥挤路段，并对路段上设置检测器，收集路段的一些实时交通数据。

3、使用VISSIM收集到的数据，套入当量排队长度模型中，再与实测到的排队长度对比，如有必要，对模型稍作调整。

1.4 本文章节安排第1章为绪论。

主要介绍当今常见的交通拥挤问题，对其简要分析，以及人们目前对交通拥挤问题的一些研究方向。