受控路网条件下动态交通分配研究

摘要

智能交通系统(ITS)作为一种现在全世界公认有效的交通需求管理方式，对缓解城市交通拥堵问题具有相当显著的作用。基于智能交通系统技术的受控路网正逐渐显露出来。受控路网为交通流运行方式基于网络平台的重建提供了现实基础。本文根据受控路网的特点构建了受控路网条件下的动态交通分配模型，将控制思想融入动态交通分配中，且不同于传统动态交通分配模型最终得到的唯一最优状态，论文实现了在受控路网下对道路流量进行有控制的分配的目标，使得路网可以按照管理者的意愿或路网的实际情况进行更为合理的动态配流，完成了对路网流量的定时定量控制。并通过路段流量控制达到改善路网均衡状态、减少局部交通拥堵、提高城市交通系统运行效率的目的。
　　本文首先结合智能交通技术对受控路网进行了全面的介绍和分析，包括其网络特性和对动态交通分配的影响，确定了受控路网条件下的路径选择及其分配方法。然后对影响路网整体运行效率的关键路段进行分析，根据其在路网中的地位和动态交通分配中的作用给出了其识别步骤。
　　其次，针对受控路网条件下关键路段流量的控制，考虑到流量分配的延时性，即分配后流量在路段上会有一段运行时间，本文提出一种预控制方式即提前控制将要到达关键路段上的流量，使得流量在任意时刻都不会超过限定值。据此利用BP神经网络对受限路段上的流量进行预测，得到流量达到饱和值的时刻然后根据走行时间进行逆推得到应该进行控制的时刻。
　　最后，结合以上分析，以系统最优为目标，基于最优控制理论建立了受控路网条件下的动态交通分配模型。分析了模型的最优解条件并阐述了模型的求解算法。以一较大网络作为路网算例，进行了不同OD需求下以及有无流量限制的分配，最后分配结果表明在对关键路段进行流量控制的情况下关键路段流量能够合理分流到其他路段上，路段的运行效率能够维持在一个比较稳定的水平，有效地避免了局部交通拥堵和潜在的网络格锁。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究目的与意义

1．3 国内外研究现状

1．3．1 智能交通系统国内外研究现状

1．3．2 动态交通分配国内外研究现状

1．4 研究内容

1．5 技术路线

第2章 动态交通分配理论

2．1 动态交通分配类型

2．1．1 基本符号与定义

2．1．2 用户最优与系统最优交通分配

2．1．3 路段能力限制的DTA模型

2．2 动态交通分配模型

2．2．1 数学规划模型

2．2．2 最优控制模型

2．2．3 变分不等式模型

2．2．4 基于仿真的模型

2．3 本章小结

第3章 受控路网解析

3．1 受控路网的定义

3．2 受控路网条件下交通分配特点

3．3 受控路网条件下路径选择

3．4 受控路网条件下交通特性分析

3．5 本章小结

第4章 关键路段识别与控制

4．1 关键路段的概念

4．2 关键路段在城市交通网络中的地位

4．3 关键路段在动态交通分配中的作用

4．3 路网关键路段的识别方法

4．3．1 现有识别方法

4．3．2 基于K-短路径的用户均衡模型

4．3．3 基于交通费用的网络性能度量指标

4．3．4 基于K-短路径的路段重要度评估算法

4．4 基于BP神经网络的关键路段流量预测

4．1．1 BP神经网络拓扑结构

4．1．2 BP神经网络实现步骤

4．1．3 本文BP神经网络构建

4．1．4 误差分析

4．5 本章小结

第5章 受控路网条件下动态交通分配

5．1 路段阻抗函数

5．2 路径行程时间

5．3 LOGIT模型

5．4 模型建立

5．4．1 附加边界条件的动态系统最优模型(SC-DSO)

5．4．2 模型的最优解条件分析

5．4．3 模型求解算法

5．5 本章小结

第6章 网络实例及结果分析

6．1 算例路网及其基本属性

6．2 关键路段识别结果

6．3 各时间段流量分配结果

6．4 结果分析

6．5 本章小结

结论与展望

结论

不足与展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及科研成果