高速公路交通管理与控制-王昊(东南大学)
公路交通流车速_流量实用关系模型_王炜
第33卷第4期2003年7月 东南大学学报(自然科学版)JOURNA L OF S OUTHE AST UNIVERSITY (Natural Science Edition )V ol 133N o 14July 2003公路交通流车速流量实用关系模型王 炜(东南大学交通学院,南京210096)摘要:针对常用的公路交通流车速流量关系模型不能进行交通流超饱和状态下交通分析的不足,本文首先应用大量的交通观测数据建立了各级公路车速流量关系理论模型,通过对公路高峰小时超饱和状态下交通流消散过程的机理分析,研究了各级公路在不同交通负荷条件下的车速流量关系通用模型的结构,并通过与大量观测数据的拟合,建立了各级公路在任何交通负荷条件下的车速流量关系通用模型的函数表达式,提出了各级公路在不同设计车速下的实用模型参数.该模型成功地解决了高峰小时超饱和状态下的交通流速度预测问题,为公路网络规划类、经济分析类项目的开展提供了理论基础.关键词:公路;交通流;速度;流量;模型中图分类号:U491 文献标识码:A 文章编号:1001-0505(2003)0420487205Practical speed 2flow relationship model of highw ay traffic 2flowWang Wei(C ollege of T ransportation ,S outheast University ,Nanjing 210096,China )Abstract : Aiming at the shortcoming in generally used speed 2flow relationship m odel ,the theoretical m odels of speed flow relationship for each highway class are established based upon a large number of col 2lected traffic data.The speed flow relationship m odel structure under different traffic load conditions is re 2viewed by analyzing the traffic flow dissipation mechanism under peak hour over saturated traffic condition.A general speed 2flow relationship m odel under any traffic load conditions is established through curve fitting of large number of observed data.The practical m odel parameters for each highway class under different de 2sign speed are als o put forward.This m odel success fully s olves the speed 2forecasting problem of the traffic flow under peak hour over saturated condition.K ey w ords : highway ;traffic 2flow ;speed ;v olume ;m odel 收稿日期:2002209205. 作者简介:王 炜(1959—),男,博士,教授,博士生导师,wang 2wei @. 在公路网络的交通分析中,车速流量模型非常关键,是预测路段平均车速和平均出行时间的基本模型,是进行网络交通分配、网络交通质量评价和网络经济评价的基础,在公路网络交通规划、公路工程建设项目可行性研究、公路建设项目后评估和公路交通管理与交通控制中广泛应用[1].1 公路交通流车速流量理论模型在连续交通流中,速度U 、流量V 及密度K 之间存在着如下关系:V =UK (1)这就是著名的交通流三参数关系,通常假设密度K 与流量V 呈线性关系(G reenshields 假设),便可推导得速度U 与流量V 的二次抛物线关系模型,如图1及式(2)所示,即V =K j U -U 2U 0(2)式中,K j 为阻塞密度;U 0为零流量时的平均车速.理论上说,当交通流量达到最大V m 时,交通流平均速度U m 为零流速度U 0的一半,而这时的最大流量V m 就是道路通行能力.尽管该模型的前提假设(G reenshields 假设)并不非常合理,但由于它十分简单,至今仍有学者以图1 U 2V 典型图式此为基础进行流量车速关系模型的探讨[2,3].2 公路交通流车速流量关系实测模型 在交通部组织的国家“九五”科技重点攻关项目《公路通行能力研究》中,项目承担单位在河南、河北、广东、四川、辽宁、新疆、江苏、北京等省市进行了大规模的各级公路流量、车速调查,历时4a ,观测了279个路段及20个交叉口、21个收费站的交通流状况,积累了3万个分析样本量,通过对这些样本数据的分析,建立了各级公路的车速流量的实测模型及标准模型.图2～图4为各级公路在不同设计车速下的部分模型Ξ.图2 高速公路车速流量实测模型图3 一级公路车速流量实测模型图4 双车道公路车速流量实测模型通过大量实测数据建立的实测模型经过标准化处理后,可得表1、表2所示的各级公路各设计车速下的标准化车速流量模型,典型的流量速度曲线族如图5所示.表1 高等级公路标准化车速流量模型公路等级设计车速/(km ・h -1)基本通行能力(单车道)/(pcu ・h -1)标准化车速(U )流量(V )关系模型高速公路1202200V =-01611U 2+731320U 1002200V =-01880U 2+881000U 802000V =-11250U 2+100100U 601800V =-21000U 2+1201000U 一级公路1002100V =-01840U 2+841000U 801950V =-11219U 2+971520U 601650V =-11833U 2+1101000U表2 双车道公路车速流量模型公路类型自由流速/(km ・h -1)通行能力(双向)/(pcu ・h -1)车速(U )流量(V )实测模型7m 路面731400U =73exp (-0100042V )9m 路面852500U =85exp (-01000225V )14m 路面953700U =95exp (-0100021V )图5 高速公路车速流量曲线族3 公路交通流超负荷时车速流量关系模型 无论是交通流车速流量理论模型还是上述分析的标准化车速流量实测模型,它们有一个共同的特点是不能预测交通流量大于通行能力(V/C >1)时的车辆行驶平均速度.理论上说,当交通量大于通行能力时,路段交通阻塞,此时,即使到达车辆数增加,能通过的交通流量仍只能是通行能力,即路段流量不能大于通行能力,剩余车辆数(到达车辆数(V )-通行能力(C ))会排队等候.但在实际的交通网络分析中(如交通网络方案分析、道路建设多方案比选等等),仍需要预测当路段上的交通需求量(即车辆到达数)超过通行能力时,这些车辆的平均行驶速度,该速度是进行方案比较(特别是经济效益分析)必不可少的,但上述模型却无能为力了[4～6].884东南大学学报(自然科学版)第33卷Ξ交通部公路科学研究所,交通部公路规划研究院,东南大学,北京工业大学.公路通行能力研究———高速公路通行能力研究分报告、一般公路通行能力研究分报告.2000206.当某时段内路段上的交通需求量超过该时段内的通行能力时,该时段内通过与通行能力相同的车辆数,按标准化的车速模型,这些车辆以U m (零流车速的一半)通过,剩余车辆也按此车速排队通过,但增加了排队时间,直至排队疏散(如图6所示).那么,该时段内到达的所有车辆(车辆数大于通行能力)的平均通过速度应小于U m ,也就是说,车速流量模型应该是S 型曲线,如图7所示.图6 交通需求量大于通行能力时的排队积累与消散图图7 实用的车速流量模型当路段到达车辆数超过通行能力(V/C >1)时,车辆的排队积累与消散过程如图6所示.可见,当单位时间T 内到达的车辆数TV 超过该时段T 能通过的通行能力TC 时,在该时段T 内到达的车辆排队积累,至T 时段末排队最长,最长排队长度为TV -TC.假设T 时段后到达的车辆只能在T 时段内到达的排队车辆后等候通行,并不影响前面车辆,在排队消散过程中不发生因车流不稳定而造成的阻塞,则在整个排队消散过程中,路段上的交通流以U m 通过(标准模型中流量为通行能力时所对应的车速).设在T 时段内到达的排队车辆的消散总时间为d ,则在T 时段内到达的车辆总数为N =TV所有在T 时段内到达的车辆总延误(图6中阴影三角形面积)为D =12TVd由图6中的相似三角形可得T d d =TVTV -TCT +d d =VV -C d =TVC-1(3)所有在T 时段内到达车辆通过路段的平均延误时间为d =D N =12TVd TV =12TV/C -1(4)在T + d 时间内实际行驶距离为l =TU m所有在T 时间内到达的车辆的平均行驶速度为U =l T + d=2U m 1+V/C=U 01+V/C(5)式中,U 为车辆平均行驶速度;U 0为交通量为零时的车辆平均行驶速度.用式(5)预测V/C >1时的路段行驶车速往往是偏大的,如当V/C =2时,预测的平均车速仍有零流车速的33%.造成偏大的原因是假设了在整个排队消散过程中车流以U m 匀速通过,但实际上交通量以通行能力通过时,已是不稳定车流,任何道路与交通条件的影响都会引起更大的延误,甚至阻塞.因此,需对式(5)进行修正,由于交通流稳定状况与交通负荷有关,通常的做法是对交通负荷(V/C )引进2个系数,将式(5)修正为U =U 01+α(V/C )β(6)式中,α,β为修正系数.式(6)与著名的美国联邦公路局交通阻抗模型是一致的.4 公路交通流车速流量实用模型从上述分析可以看出,实测模型在V/C <018时,有很好的预测精度,V/C >018时,会有误差(因为建立模型的大部分数据实测于V/C ≤018),但不能预测交通负荷大于1的路段行驶车速,V/C>1时,需用式(6)进行预测.由于用不同的模型预测,在V/C =1附近,预测车速不连续.实际上,路段通行能力并不是非常严格的,它可以是一个区间,在交通量达到通行能力的前后速度变化不会太大.通过分析发现,V/C <018时,二次抛物线、指数曲线与S 曲线有很相似的线形,因此,可以对式(6)的S 曲线与二次抛物线、指数曲线在V/C ≤018时的线形拟合,对式(6)进行修正,用修正后的连续模型来预测各种交通负荷下的路段车速,既可大大简化预测模型,也可以保证V/C =1时车速的984第4期王 炜:公路交通流车速流量实用关系模型连续性.修正后的车速流量模型为U=α0U s1+γ(V/C)β(7)式中,U s为各等级公路的设计车速;γ为修正系数.修正系数α,β,γ通过实测数据回归分析获得或与实测模型所对应的曲线拟合确定,表3为通过对实测模型在V/C≤1数据段进行曲线拟合后确定的各参数.在拟合过程中发现,γ是控制参数,当γ=1时,标准化模型和S曲线模型在流量达到通行能力时相等并且速度等于U0的一半,所以,γ= 1是2个模型同化的控制点.当β取常数时,标准化模型、S曲线模型在V/C≤1段拟合程度较差,通过模拟发现,要使S曲线能与二次抛线(标准化模型)很好拟合,β是V/C的非线性函数,表示为β=α2+α3VC3(8)可通过标准化模型和S曲线模型在V/C≤1段的拟合确定.因此,任意等级任意交通负荷下的车速流量通用模型为U=α1U s1+(V/C)ββ=α2+α3VC3(9)式中,α1,α2,α3为回归参数.表3 各等级公路车速流量通用模型参数表公路类型设计车速U s/(km・h-1)通行能力CΞ(单车道)/(pcu・h-1)α1α2ΞΞα3ΞΞ高速公路1202200019311884185 1002200019511884186 802000110011884190 601800112011884188一级公路1002100019311884193 801950019811884188 601650111011894185二级公路801400019511886197 40900114011886197三级公路601100110011887100 30700115011887100四级公路40600110011887102 20400115011887102Ξ单车道基本通行能力,道路条件、交通条件不满足标准时要修正;ΞΞα2,α3根据实测模型拟合确定,平均相对拟合误差未超过1%.由表3可见,α2,α3变化不大,为方便计,可取α2=1188,α3=4190(高等级公路,包括:高速公路、一级公路)或7100(一般公路,包括:二、三、四级公路).α1是交通流的实际自由流车速与道路设计车速之比.α1与道路等级(设计车速高低)及大型车比例有关.一般情况下,由于司机的驾驶习惯及车辆性能的影响,当设计车速高于习惯行驶车速时(高等级公路),自由流车速可能会低于设计车速,同样,当设计车速低于习惯行驶车速时(低等级公路),自由流车速可能会高于设计车速,司机习惯的行驶车速受道路条件、车辆性能影响较大.α1同样受大型车混入率影响,表3为我国通常的大型车混入率(大中型车占45%,小型车占55%)下的取值,当小型车比例增加或减少时,建议按以下方法修正:小型车比例增加或减少10%,α1增加或减少1%.由式(9)确定的各等级公路不同设计车速下的车速流量曲线如图8～图10所示.图8 高速公路车速流量关系曲线图9 一级公路车速流量关系曲线图10 一般公路车速流量关系曲线5 结 论公路交通流车速流量关系模型是公路网络交094东南大学学报(自然科学版)第33卷通分析的最基本模型,尽管国内外学者都投入了很多关注,提出了不少研究成果,但多数局限于对非饱和状态下交通流的速度分析,而在公路交通网络规划或公路建设多方案比选中,仍需要预测当路段上的交通需求量(即车辆到达数)在短时间内(如高峰小时)超过通行能力时,这些车辆的平均行驶速度,上述模型却无能为力了.本文提出的公路交通流车速流量关系实用模型,通过对公路高峰小时超饱和状态下交通流消散过程的机理分析,能进行各级公路在任何交通负荷条件下的车速预测,该模型已经在河北省高等级公路管理、山东省公路网络规划建设与管理一体化、江苏省公路运输发展规划、京石高速公路后评估及常州、镇江、无锡、苏州、连云港、淮阴、盐城、南通、绍兴等市域的公路网络规划中应用.参考文献(R eferences)[1]王 炜,邓 卫,杨 琪.公路网络规划建设与管理方法[M].北京:科学出版社,2001.96102.[2]Addis on ,Low Paul S ,David J.Order and chaos in the dy 2namics of vehicle platoons [J ].Traffic Engineering &Con 2trol ,1996,37(78):456459.[3]Daganzo C F ,Cassidy M J ,Bertini R L.P ossible explana 2tions of phase transitions in highway traffic [J ].Transporta 2tion Research ,Part A ,1999,33(5):365379.[4]Jiang Y.T raffic capacity speed and queue 2discharge rate ofIndiana ’s four 2lane freeway w ork zones[A].In :Transporta 2tion Research Record 1657,TRB ,National Research Council[C].Washington D C ,1999.3944.[5]Schon feld P ,Chien 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东南大学交通学院
东南大学交通学院硕士点硕博点介绍专业代码、名称及研究方向人数考试科目备注021 交通学院(83790187)081401 岩土工程01 桩基础与地下工程02 特殊地基处理03 土的本构关系04 环境岩土工程①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④923 工程力学或987 工程地质含智能运输系统（ITS）研究中心该学科是交通学院与土木学院共建学科复试科目:598土力学081406 桥梁与隧道工程01 大跨径桥梁结构设计与分析理论研究02 桥梁检测、加固改造的基本理论和应用技术研究03 桥梁结构的耐久性及工程对策研究04 桥梁防灾减灾及安全性研究05 隧道结构分析方法与监控技术研究①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④925 结构力学或956 结构设计原理该学科是交通学院与土木学院共建学科复试科目:598土力学或599桥梁工程081505 港口、海岸及近海工程01 河流海岸水动力学及工程泥沙02 水运交通规划、安全与管理03 港口、航道、海岸结构及基础①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④990 水力学复试科目:5h2港航工程081601 大地测量学与测量工程01 变形监测理论和方法研究02 卫星导航定位理论及工程应用研究03 精密交通工程测量技术①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④959 地理信息系统基础复试科目:5k1工程测量081602 摄影测量与遥感01 遥感信息分析与工程应用研究02 数字摄影测量与GIS三维建模03 测量误差理论与数据处理①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④959 地理信息系统基础复试科目:5k1工程测量081603 地图制图学与地理信息工程01 地理信息系统理论与方法02 交通地理信息系统（GIS-T)03 3S（GIS、RS、GPS）技术集成与应用04 遥感信息处理融合与分析①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④959 地理信息系统基础复试科目:588程序设计基础与GIS软件开发082301 道路与铁道工程01 高性能路面结构综合分析与材料02 大跨钢桥桥面铺装理论与维修成套技术03 高速公路资产管理与资源再利用技术04 现代化道路设计与安全05 公路工程重大灾害预警与特殊地基处理06 功能型路基路面新材料①101 思想政治理论②201 英语一或203 日语③301 数学一④908 有机化学或936 普通物理或942 材料科学基础或960 道路与交通工程基础复试科目:581高分子化学与物理或5f1 路基路面工程082302 交通信息工程及控制01 智能运输系统02 公路交通运营管理与控制03 轨道交通运营与管理04 交通基础设施运营监控、管理与维护①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④960 道路与交通工程基础复试科目:582智能运输系统082303 交通运输规划与管理01 城市交通系统规划与管理02 区域交通系统规划与管理①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④960 道路与交通工程基础复试科目:5k0道路交通工程系统分析03 道路交通安全04 城市交通控制及智能交通系统05 城市交通系统可持续发展理论与方法06 道路交通流理论与通行能力082304 载运工具运用工程01 物流系统规划设计与建模仿真02 交通运输安全03 城市公共客运交通系统设计与运营管理04 区域运输系统设计、组织与监控05 汽车运用节能减排与环保技术06 智能交通及安全控制①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④915 机械原理或923 工程力学或960 道路与交通工程基础或981自动控制原理复试科目:521材料力学或538 汽车运用工程或5h3 运输工程082320 ★交通测绘与信息技术01 3S技术与精密交通工程测量02 交通地理信息系统技术03 变形监测与灾害预报①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④959 地理信息系统基础或960 道路与交通工程基础复试科目:5k1工程测量082321 ★交通地下工程01 公路隧道工程02 特殊路基工程03 地下空间规划与应用04 公路工程重大灾害①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④960 道路与交通工程基础复试科目:598土力学085214 水利工程(专业学位)01 港口及航道工程02 水工建筑物与基础工程03 海岸工程及防灾减灾04 水环境与水动力学①101 思想政治理论②204 英语二③301 数学一④990 水力学授予工程硕士专业学位复试科目:598土力学或5h2港航工程085215 测绘工程(专业学位)01 GPS在交通、国土等领域的工程应用①101 思想政治理论②204 英语二③301 数学一④959 地理信息系统基础授予工程硕士专业学位复试科。
《_交_通_运_输_工_程_与_信_息_学_报_》_总_目_次
第21卷第4期2023年12月交通运输工程与信息学报Journal of Transportation Engineering and InformationV ol.21 No.4Dec.2023《交通运输工程与信息学报》总目次第21卷（2023）第1期交通信号控制交通分配与信号控制组合优化研究综述 ················································· 彭显玥，王昊（1）双环相位结构约束下的强化学习交通信号控制方法 ············· 赵乾，张灵，赵刚，等（19）交通行为分析老年人公交出行特征及引导策略研究综述 ············································ 冯小伟，刘路（29）建成环境对老年人出行方式选择的非线性影响 ···················· 石庄彬，鄢春花，何明卫，等（49）绿色低碳交通综合交通运输系统碳排放预测的不确定性分析 ··················· 张晔，宋国华，尹航，等（64）城市地铁站点接驳公交多目标优化方法 ····························· 韩月一，王登忠，王如杰，等（80）交通运输管理地铁乘客限流控制与列车运行图协同优化方法研究 ·············康崇仁，杨欣，张萍，等（94）考虑多主体利益的城市停车PPP项目定价模型······················· 胡晓伟，李重慧，安实（113）基于改进Kneedle算法的机场典型高峰小时需求确定方法 ········· 汪普瑞，董治，柏强（125）智慧公共交通考虑充电需求的电动公交车运营优化模型与算法 ···················· 叶鑫宇，刘昊翔，龙建成（135）考虑时间窗的通勤定制公交线路优化 ················································· 杜太升，陈明明（152）智能网联交通基于时变模型预测控制方法的车辆横纵向协同控制 ··········· 郭明新，郭戈，蔡凌，等（164）162 交通运输工程与信息学报 第21卷第2期交通行为分析关联路网拓扑特性的车辆出行行为画像分析研究 ·················· 姚文彬，戎栋磊，胡佑薇，等（1）跟驰自动驾驶车时人驾车行为研究：实证与建模 ···················· 刘怿轩，张慧永，王猛，等（14）交通出行选择行为的量子决策实验研究 ····························· 赵传林，王钰涵，武海娟，等（29）交通运输从业者对自动驾驶接受度建模与分析 ····························· 王云泽，李英杰，唐立（42）交通安全应急基于可拓云模型的高速公路隧道入口段行车风险评价研究 ··········· 芮红睿，武加宝，胡立伟（55）基于情境意识模型的高速公路出口区域逐级限速方案研究 ··········· 杨艳群，陈铭，樵婷，等（66）基于风险度量的多交通方式协同应急救援方案优化 ················ 陈旭浩，吕莹，孙会君，等（79）校车停靠过程中周边车辆运行安全诱导措施及效果评估··········· 郭音伽，陈艳艳，顾欣，等（95）城市轨道交通直通运营下城轨市域线与市区线直通区段通过能力研究········· 詹毓超，叶茂，张人杰，等（109）基于有序样本聚类的城市轨道交通站点差异化高峰时段识别方法苏月同，徐天捷，蒲一超，等（123）·····································································智慧公共交通城市公共自行车租还不均衡的时空特征与影响因素 ····························· 于二泽，周继彪（141）模块化自动驾驶穿梭公交服务频率优化及时刻表设计 ······················ 范文博，陈香，刘涛（160）地形感知对居民公共交通出行方式选择的影响研究——以贵阳市为例熊仁江，赵航，段梅花，等（177）········································································第3期绿色低碳交通碳达峰目标下城市公共交通系统低碳转型路径 ························ 单肖年，胡颖，寇泷丹，等（1）考虑电池退化和动态充电特性的电动汽车充电站效益优化模型 ····················· 王宗为，罗霞（13）第4期交通运输工程与信息学报总目次 163智能网联交通理想诱导环境下的网联车与网联自动驾驶车混合交通流建模研究················································································· 李松，张开碧，李永福，等（31）基于群体感性工学的智能网联汽车功能偏好分析 ················· 赖信君，林深和，邹靖凯，等（59）交通机器学习基于趋势提取下多尺度时空残差网络的路段速度预测模型·············································································· 朱子俊，宋国华，范鹏飞，等（74）基于深度学习的网络货运平台定价决策 ··············································· 姜浩晨，张小强（86）交通运输管理基于路网在途车辆数的拥堵指数短期预测 ·························· 孙士宏，宋国华，孙建平，等（98）公路甩挂运输的货运需求形态分析 ··········································· 杨忠振，彭译侬，陈康（108）交通行为分析考虑多尺度建成环境影响的双职工家庭通勤时间模型 ··············· 王晓全，邵春福，尹超英（121）货运驾驶员路怒情绪对愤怒表达行为的影响研究 ························· 刘洋，陈红，肖赟，等（130）铁路运输组织列车运行计划冲突判定与检测方法研究 ······························ 洪鑫，孔庆玮，陈亚茹，等（145）基于深度强化学习的列车运行图冗余时间布局优化研究 ············ 徐欣仪，黄平，文超，等（161）双机场终端区共用航段离场管制优化 ······················································· 钟涵，魏来（177）第4期交通运输管理基于Stackelberg博弈的公共停车场停车收费定价模型构建··········································································· 李聪颖，任博冉，周勋朝，等（1）集装箱公铁联运“门到门”运输时间可靠性分析 ················· 简文良，何 艺，胡永仕，等（14）交通行为分析基于出行效用无差异阈值的组合交通客流分配模型 ············· 于晓桦，刘欣萍，毕亚茹，等（25）公交出行时空模式的影响因素和效应研究 ·························· 陈君，李睿智，田朝军，等（35）164 交通运输工程与信息学报 第21卷交通安全应急无信号交叉口横向冲突预警对驾驶行为的影响 ················ 万华森，黄睿，苏晏俊洁，等（47）公交驾驶员生理健康问题研究综述 ··································· 万志伟，陈国俊，刘好德，等（59）公交驾驶员职业心理问题研究综述 ··································· 葛姝欣，陈国俊，刘好德，等（75）智能网联交通考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略 ························· 孙崇效，李昕光，胡 含，等（92）融合多源数据与元胞传输模型的高速公路交通状态估计方法 ·················· 易术，黄丹阳（103）智慧空中交通机场群容量资源战略一体化配置方法··································· 聂建雄，刘畅，王艳军（115）考虑航班波结构特征的机场中转水平研究 ······················· 马辰婷，吴薇薇，李名杰，等（129）考虑航段复杂度的机场终端区进场程序设计与评估 ················· 汤荣亮，王子明，王艳军（138）智能航运系统基于自适应大规模邻域搜索算法的多等级引航员排班问题········································································ 萧理阳，郑航晓，孙 鹏，等（149）第4期交通运输工程与信息学报总目次 165General ContentsJOURNAL OF TRANSPORTATION ENGINEERING AND INFORMATIONV o1.21（2023）No.1Review of research on combined traffic assignment and signal control problem ·········································································································· P ENG Xian-yue, WANG Hao（1）Reinforcement learning for traffic signal control under double-loop phase-structure constraints ···················································································· ZHAO Qian, ZHANG Ling, ZHAO Gang, et al（19）A review on the characteristics and guidance strategies of bus travel for the elderly ·············································································································· F ENG Xiao-wei, LIU Lu（29）Non-linear effects of built environment on travel mode choices for elderly ············································································ S HI Zhuang-bin, YAN Chun-hua, HE Ming-wei, et al（49）Uncertainty analysis of future carbon emissions of integrated transportation system ····················································································· ZHANG Ye, SONG Guo-hua, YIN Hang, et al（64）Multi-objective optimization method for connecting buses in urban subway stations ··········································································· HAN Yue-yi, WANG Deng-zhong, WANG Ru-jie, et al（80）Collaborative optimization method of passenger flow control and train timetable for metro systems ··············································································· KANG Chong-ren, YANG Xin, ZHANG Ping, et al（94）Pricing model of urban parking project in public-private partnership mode considering interestsof multiple participants································································· HU Xiao-wei, LI Chong-hui, AN Shi（113）Determining typical peak-hour demand of airport based on improved Kneedle algorithm ···························································································· WANG Pu-rui, DONG Zhi, BAI Qiang（125）Optimization model and algorithm for electric bus operation considering charging demand166 交通运输工程与信息学报 第21卷Optimization of customized bus routes for commuting considering time windows ································································································· DU Tai-sheng, CHEN Ming-ming（152）Vehicle lateral and longitudinal cooperative following-control based on time-varying model predictivecontrol method ····································································· GUO Ming-xin, GUO Ge, CAI Ling, et al（164）User requirement analysis of traffic scenarios involving autonomous transportation systems based onshort-text matching························································L I Shi-chang, HUANG Wei, LIN Ying-ying, et al（178）No.2Analysis of vehicle travel behavior portrait relating to topological characteristics of road network ················································································ YAO Wen-bin, RONG Dong-lei, HU You-wei, et al（1）Analyzing human driving behavior when following autonomous vehicles: real vehicle testing and modeling ············································································· LIU Yi-xuan, ZHANG Hui-yong, WANG Meng, et al（14）Experimental study on quantum decision-making of travel choice behavior ··········································································· ZHAO Chuan-lin, WANG Yu-han, WU Hai-juan, et al（29）Modeling and analysis of autonomous driving acceptance by transportation practitioners ······························································································· WANG Yun-ze, LI Ying-jie, TANG Li（42）Driving risk assessment of highway tunnel entrances based on extended cloud model ···························································································· RUI Hong-rui, WU Jia-bao, HU Li-wei（55）Research on the successive-stage speed limit design at freeway exit area based on situation awareness model ··················································································· Y ANG Yan-qun, CHEN Ming, QIAO Ting, et al（66） A multimodal transport collaborative-rescue optimization model for emergency responses based on risk evaluations ······················································································· C HEN Xu-hao, LV Ying, SUN Hui-jun, et al（79）Evaluating the safety and effectiveness of safety guidance measures of surrounding vehicles during the stoppingof school buses··································································· GUO Yin-jia, CHEN Yan-yan, GU Xin, et al（95）Carrying capacity of shared-track segment in through-operation between regional and urban lines of urban rail transit ················································································· ZHAN Yu-chao, YE Mao, ZHANG Ren-jie, et al（109）Identifying peak periods of urban rail transit stations based on ordered sample clustering ···················································································· SU Yue-tong, XU Tian-jie, PU Yi-chao, et al（123）Exploring the spatial-temporal characteristics and influence factors of supply-demand gap in bike sharing systems第4期交通运输工程与信息学报总目次 167 Modular autonomous shuttle transit service: frequency setting and timetabling ····························································································· FAN Wen-bo, CHEN Xiang, LIU Tao（160）Influence of terrain perception on residents’ public transportation travel mode choice ······································································ X IONG Ren-jiang, ZHAO Hang, DUAN Mei-hua, et al（177）No.3Low-carbon transformation path for urban public transportation system with carbon peak target ·················································································· S HAN Xiao-nian, HU Ying, KOU Long-dan, et al（1）Revenue-optimization model for electric-vehicle charging stations considering battery degradation and dynamic charging characteristics ············································································ WANG Zong-wei, LUO Xia（13）Modeling a mixed traffic flow of connected vehicles and connected autonomous vehicles in an ideal induction environment ········································································· LI Song, ZHANG Kai-bi, LI Yong-fu, et al（31）Analysis of function preference for intelligent connected vehicle based on collective-intelligence Kansei engineering ···················································································· L AI Xin-jun, LIN Shen-he, ZOU Jing-kai, et al（59）Roadway speed prediction model based on multiscale spatiotemporal residual network and detrending ················································································ Z HU Zi-jun, SONG Guo-hua, FAN Peng-fei, et al（74）Pricing decision of online freight platform based on deep learning ····························································································· JIANG Hao-chen, ZHANG Xiao-qiang（86）Short-term prediction of the congestion index based on the number of vehicles on the road network ··········································································· SUN Shi-hong, SONG Guo-hua, SUN Jian-ping, et al（98）Analysis of freight demand pattern of highway drop-and-pull transport ··············································································· YANG Zhong-zhen, PENG Yi-nong, CHEN Kang（108）Modeling commuting duration of dual-earner households considering impacts of multiscale built environment ············································································· WANG Xiao-quan, SHAO Chun-fu, YIN Chao-ying（121）Influence of road rage on anger expression among freight drivers ························································································· LIU Yang, CHEN Hong, XIAO Yun, et al（130）Conflict judgement and detection method for train operation plans ··············································································· HONG Xin, KONG Qing-wei, CHEN Ya-ru, et al（145）Time supplements allocation model for railway timetables based on deep reinforcement learning ······················································································ XU Xin-yi, HUANG Ping, WEN Chao, et al（161）Departure traffic flow control and optimization for dual airport using same route segments in terminal airspace。
第9章 单点交叉口信号控制分析-王昊(东南大学)
（1）步骤一：计算绿信号时间内的行人流率。
qpedg qped C gp
式中：qpedg —— 行人通行相位内行人的流率，peds/hg； qped —— 分析时段内的行人交通量，peds/h； C —— 信号周期时长，s； gp —— 行人通行相位时长，当有行人过街相位时，其值 等于行人绿信号时长与绿灯间隔时间之和；无行人过街相位时，其 值等于机动车绿信号时长，s。
ApbT 1 OCCr , 1 0.60 OCCr , N rec N turn N rec N turn
式中：Nrec —— 左转车流或右转车流的出口道数量； Nturn —— 左转车流或右转车流在进口道的数量。
非保护相位左转车流校正系数
两种情景：
第一种情景为第一辆左转车在对向饱和直行车流通过交叉口之前到达； 第二种情景为第一辆左转车在对向饱和直行车流通过交叉口之后到达。 如下图所示，则整个绿信号时长中的各个部分存在下述关系：
以过饱和曲线为渐进线
延误分析实用模型
■
设计交叉口延误估计实用模型
9.4 主要参数的测量
■ 实际饱和流率
饱和流率（saturation flow rate）的观测通常通过对饱和车 头时距(headway)的观测而获得.
■
车头时距的观测通常以停车线为参考线，以车辆后保险杠通过 停车线的时刻为参照时刻，并定义第 n 辆车通过停车线的时刻 tn与前方第 n-1 辆车通过停车线的时刻 tn-1之间的时间差 tn-tn1为第 n 辆车的车头时距.
式中：fm ——左转车所在进口车道的左转校正系数； F1 ——gu部分时间的校正因子； F2 ——（gq- gf）部分时间的校正因子。
整个车道组饱和流率中左转车流的校正系数fLT按下式计算：
TPM理论下的公路机械设备管理
交通世界TRANSPOWORLD0引言伴随社会经济的迅速发展，众多先进的机械设备已普遍应用于公路建设与养护中，比如大型拌和站、摊铺机等。
传统设备维修管理模式，已经难以满足公路机械设备管理的内在需求。
如何提升设备的综合应用效率，发展维修管理的经济效益，已经成为公路管理部门关注的重要课题。
TPM 是全员生产维护管理体制（Total Productive Mainte⁃nance ），是二十世纪七十年代提出的全新生产维修方式。
TPM 管理作为现代企业管理中的重要内容，其理念在企业的管理中发挥着重要作用，能有效提升企业生产设备的应用效果，对企业的高效生产具有重要意义。
本文通过将TPM 理论应用在公路机械设备管理中，探究公路施工单位管理的全新思路，旨在进一步提升公路企业机械设备的管理水平，为公路机械设备管理提供参考。
1全员生产维修（TPM ）的定义及特点1.1TPM 的定义TPM 全员生产维护管理体制是日本Nippon denso 电气公司正式提出的理念：为实现设备综合效率最大化的目的，通过确定设备为对象的全系统维修养护，包括设备的使用部门、计划部门及维修部门等，要求全体职员都参与在内（涵盖管理层到一线员工），借助小组自主合作开展预防维修活动[1]。
1.2TPM 的特点TPM 具有“全效率”的特点，涉及到安全、产量、质量及交货期等方面的内容，主要体现在以下几点：第一，基于综合效率的管理目标，内容牵涉到产量、费用等内容；第二，管理系统化。
通过TPM 理论为支撑的管理工作，带有系统化的特点，即TPM 理论贯穿在设备的整个过程中；第三，人人参与。
TPM 理论要求管理者与普通员工都要参与到设备管理过程中，同时突出设备操作人员自主维修的必要性。
2公路机械维修养护中存在的问题2.1对使用情况的动态监控力度不够当前设备维修养护的水平与之前相比已有明显提升，但在实际管理过程中，综合效率仍相对较低。
简单来讲，现如今公路机械设备管理的使用与维护方法相对单一，造成设备维护的成本比较高。
交通流理论及应用王昊课后答案
交通流理论及应用王昊课后答案4-1 在交通流模型中，假定流速 V 与密度 k 之间的关系式为 V = a (1 - bk)2，试依据两个边界条件，确定系数 a、b 的值，并导出速度与流量以及流量与密度的关系式。
解答：当V = 0时，，∴ ；当K＝0时，，∴ ；把a和b代入到V = a (1 - bk)2∴ ，又流量与速度的关系流量与密度的关系 4-2 已知某公路上中畅行速度Vf = 82 km/h，阻塞密度Kj = 105 辆/km，速度与密度用线性关系模型，求：（1）在该路段上期望得到的最大流量；（2）此时所对应的车速是多少？解答：（1）V—K线性关系，Vf = 82km/h，Kj = 105辆/km∴ Vm = Vf /2= 41km/h，Km = Kj /2= 52.5辆/km，∴ Qm = Vm Km = 2152.5辆/h（2）Vm = 41km/h4-3 对通过一条公路隧道的车速与车流量进行了观测，发现车流密度和速度之间的关系具有如下形式：式中车速以 km/h计；密度 k 以 /km 计，试问在该路上的拥塞密度是多少？解答：拥塞密度Kj为V = 0时的密度，∴ ∴ Kj = 180辆/km4-5 某交通流属泊松分布，已知交通量为1200辆/h，求：（1）车头时距t ≥ 5s 的概率；（2）车头时距 t ＞ 5s 所出现的次数；（3）车头时距 t ＞ 5s 车头间隔的平均值。
解答：车辆到达符合泊松分布，则车头时距符合负指数分布，Q = 1200辆/h （1）（2）n = = 226辆/h（3）4-6 已知某公路 q=720辆/h，试求某断面2s时间段内完全没有车辆通过的概率及其出现次数。
解答：（1）q = 720辆/h，，t = 2sn = 0.67×720 = 483辆/h4-7 有优先通行权的主干道车流量N＝360辆/ h，车辆到达服从泊松分布，主要道路允许次要道路穿越的最小车头时距=10s，求(1) 每小时有多少个可穿空档?(2) 若次要道路饱和车流的平均车头时距为t0=5s，则该路口次要道路车流穿越主要道路车流的最大车流为多少?解答：(1) 如果到达车辆数服从泊松分布，那么，车头时距服从负指数分布。
第8章 单点交叉口信号控制基础-王昊(东南大学)
通常，对于主次通行权分明以及交通量较低的交叉口，采用停车让 路控制或减速让路控制；对于交通量较大的交叉口则采用信号控制。 交叉口次要道路的通行能力
Qmax
qe
q 3600 qh 3600
1 e
图1 停车/减速让路控制方式下主要道路流量-次要道路通行能力变化曲线
交叉口的平均车辆延误时间
当交叉口流量较小时，信号控制下的延误要高于停车让路控制和减速 让路控制下的延误；随着交叉口交通量的增大，这两种控制方式的延误水 平越来越接近；随后，当交通量继续增大时，停车让路控制或减速让路控 制方式的延误时间迅速上升，明显高于信号控制方式下的延误水平。
平均延误时间
交通信号控制
停车/减速让路控制 进入交叉口的总交通流量
■
启动损失与黄灯补偿问题
■ 最小周期条件下，随机到达产生的暂时性过饱和
■考虑高峰小时系数和交叉口设计饱和度的周期计算公式：
PHF—— 高峰小时系数； v/c —— 交叉口设计饱和度。
周期长度确定后如何配时？
■
将周期长减去总信号损失，得到总有效绿灯时间：
Ge = C0 - L
■
计算各相位有效绿灯时间：
■
影响饱和流率的主要因素：车道宽，进口道坡度，大车率，转 弯半径，左转车流冲突，自行车干扰，行人干扰等.
■
ST,L,R=Sb,T/L/R*fW*fg*fHV*fb*fp*fL*fr ……
■ 对于合用车道的饱和流率如何确定？
“等效转化” 思想 ——“等流量比分析法”
信号相位设计的关键问题 ——流量比(v/s)的确定
（3）关于右转相位设计
一般情况采用右转与直行同相位； 仅当过街行人、自行车流量很高时，设置右转专用相位；
东南大学交通学院的导师介绍
交通学院导师介绍程建川副教授，男，1966年1月27日生，中共党员，1985年东南大学土木工程系道路工程专业毕业后留校。
2002年获博士学位，现任东南大学交通学院道路与铁道工程研究所副所长。
主要从事道路CAD系统、道路勘测设计一体化技术，GIS 在道路工程中的应用，道路管理系统、道路景观设计、道路设计与环境保护领域的研究。
参加并分项目主持"高等级公路建设项目可行性研究的理论与方法"（湖北省交通厅）、"工程机械使用与维修质量综合许估系统"（交通部攻关项目95-05-02-12，2000年获交通部科技进步三等奖）、"AutoCAD环境下的道路几何设计CAD系统的开发"等课题。
在国内核心期刊上论文15篇。
开发完成的道路勘测设计集成化CAD系统软件AHCAD，在教学地面模型技术上处于全面领先，并在工程中推广应用。
②润扬大桥钢桥桥面沥青铺装层研究，研究成员。
③锡宜高速公路路面材料组成设计试验研究，项目负责。
④高速公路结构强度、使用性能监测及养护管理对策研究，项目负责，留学回国人员科研启动基金项目。
⑤南京市道路交叉口病害防治研究，项目负责。
⑥重庆市干线公路超限车辆运输管理与收费研究，项目负责。
⑦稀浆封层技术在高速公路上的应用研究，项目负责。
⑧重庆市收费公路发展方向与政策，研究项目负责。
⑨山区公路沥青路面排水技术的研究，分项目负责。
已发表的学术论文：1. 柔性路面结构层模量反算法研究，《中国公路学报》，1994年，第7卷，增1期。
2. 轴重限值与运输费用的相关分析, 《中国公路学报》，1995年，第8卷,第1期。
3. 浅议确保高速公路工程质量的几个施工环节，《江苏交通工程》，1995年，第5期4. An analysis of the relationship between axle load limits and economic benefits, 《Road & transport Research》(A journal of Australia and New Zealand research and practice) ，March 1996 Vol 5 No 1。
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12.2 高速公路交通管理与控制方法
入口匝道控制
实施入口匝道控制的前提包括： ① 在主线通道上有可供使用的额外容量（即有可替换的线路、时段
或运输方式）； ② 入口匝道上可提供足够的停车空间； ③ 交通容量的匹配，即从入口匝道进来的车辆数加上主干道已有的
交通量不能超过该路段的容量。
五种入口匝道的控制形式：封闭式、定时调节、交通感应调节、入 口汇合控制、匝道系统控制。
按交通拥挤的发生特征，可把交通拥挤分为两类：第一类为常发性拥挤； 第二类为偶发性拥挤。
交通事故
高速公路某一路段的安全性可通过分析导致死亡、伤害或财产损失 的事故频率以及死伤人数来测定。在分析一定长度的高速公路时，这些 数据和总行程(以100万车公里计)有关；若针对某一地点而言，这些数 据和交通量(以100万辆车计)有关。把这些数据与基本的改进安全标准 做比较，即可决定是否需要采取措时间
排除 时间
BC
时间（h）
交通延误的估算
累计交通量（辆）
一般延误情况可细分为四 种常见的简化情况。
qM qc
qc qD
累计交通量（辆）
qc qD qc
qB
T1
TNF
a）简单阻塞
qc
qD
qc
时间 （h）
qB
T1
T2
TNF
时间 （h）
b）短期关闭
累计交通量（辆）
累计交通量（辆）
累计交通量（辆）
（3）主要控制系统 ➢ 入口匝道交通控制系统； ➢ 出口匝道交通控制系统； ➢ 高速公路主线控制系统； ➢ 通道交通控制系统。
（4）高速公路交通管理与控制的基本原则
➢ 交通信号的说明要完整和简明； ➢ 交通信号安排要有连续性； ➢ 及时预告以利驾驶员决策； ➢ 交通信号或标志要突出； ➢ 标志要安放在驾驶员容易疏忽的地方。
7400
4300
6300
高速公路交通管理与控制的内容
（1）高速公路交通管理与控制的重点 通过主线及出入口的调节控制，达到并保持车速—密度—间隙处于最
佳组合状态。
（2）主要方法
通过交通检测器获得交通状态信息，并传送到交通管理情报中心，应 用中心计算机进行优化分析，形成高速公路系统控制的优化方案，并将控 制方案发布至高速公路入口、出口匝道以及主线控制设备，实施交通控制。
qB
T1 T4
qA
T2
T3
TNF
一般延误情况示意图
时间 （h）
qc
qD
qc
qA
qB T1
T3 TNF
c）调整瓶颈
时间 （h）
qM qc
qc qD
qB
T4
T1
TNF
d）修正交通量
时间 （h）
根据图中的几何关系，一般延误情况计算方法如下：
DTqqqqT q qTqqqqTqq CBMB CM CAMA CD [ 1 2 ( ) ( ) 2 2 3 2 ( ) ( ) 4 2 ( )
实际测量入口匝道的上游及下游占有率，在若干预定的调节率中选 择一个合适的作为下一个控制周期（一般为一分钟后）的调节率。
TNF T1 ( qC qB) T2 qC qCT3 ( qq CM qA) T4 ( qD qM)
单方向车道数
2 3 4
表1 估算延误的典型交通量（辆/h）
通行能力=离去率（qc ）
车道内事故——阻 塞一条车道（qn1 ）
路肩上事故（ qn2）
3700
1300
3000
5550
2700
4600
第12章 高速公路交通管理与控制
PPT
12.1 高速公路交通管理与控制内容
高速公路的主要特点
行车速度快； 通行能力大； 设置中央分隔带； 全部立体交叉； 全封闭式运行； 通道与主线监控，并控制出入； 服务设施齐全.
高速公路主要交通问题
交通拥挤
当K从0增加到某一值K1时，Q随之增加，这时的交通流称为非拥挤 交通流。当K从Kl增大到Km 时，Q达到最大值Qm。若K继续增大，交通拥 挤开始发生，交通流量随K的增加而趋于下降。
交通延误
任何阻塞高速公路车道的 事故都会引起延误。右图中， 横轴表示与事故有关的某一事 件的发生时间以及测定事故影 响交通流的整个持续时间，纵 轴表示累计交通量或在特定时 段内通过快速道路某断面的车 辆总和。
累计交通量（辆）
求量 交通需
延误
L1 离去通行能力
L3
降低交通流量
（事故发生后的流量）
L2
O 检出检测器
Q 车队检测线
停车线
图1 定时入口匝道调节系统布局
入口匝道感应调节式控制
交通感应调节的基本方式有需求—容量控制和占有率控制两类。
（1）需求—容量控制
需求—容量控制是根据上游需求和下游容量的实时比较来选择调节 率。确定下游容量值应考虑到气候条件、交通构成和事故等因素对容量 的影响。
（2）占有率控制
③匝道下游发生特殊事件，而产生交通拥堵。
封闭入口匝道的主要方 法有：①人工设置栅栏；② 自动设置栅栏；③交通信号 及标志控制。
入口匝道定时调节式控制
（1）调节率
调节率作为定时调节式控制的重要参数，是指在一小时内控制进入 高速公路上的入口匝道交通流量。一般调节率小于900辆/时，大于 180~240辆/时。
入口匝道封闭式控制
在交通高峰期封闭入口匝道是最简单又较可靠的一种入口匝道控 制形式。但它也存在着很大的局限性，如缺少控制的灵活性，该种控 制方式通常只在以下几种有限的情况下使用：
①在入口匝道上没有足够的停车空间，这时封闭匝道可以消除 车队积存的问题；
②入口匝道下游的高速公路的交通需求已达到道路容量，而可 替换道路上还有足够的容量可使用；
（2）定时调节系统
使用定时调节系统时，匝道信号机以由调节率计算得到的周期来运 行。红、绿、黄信号的间隔取决于所使用的调节形式：包括单车进入调 节和车队调节两种。
单车进入调节
绿灯加黄灯的时间（一般3秒） 只够入口匝道一辆车通过。
车队调节
当调节率很大时，可考虑使用 车队调节。
O I
Q
匝道调节信号 入口匝道前的警告标志 I 检入检测器
qqT T q qqT T qqqqT T qqqq DM CMD CAMB CBDM ( ) 2 1 2 ( ) 2 1 3 ( ) ( ) 2 1 4 ( ) ( ) T T qqqT T q qqT T qqqqqq MCA CDM CADM CM 2 2 3 ( ) 2 2 4 ( ) 2 3 4 ( ) ( ) ] / 2 ( )