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交通信号控制系统对于交叉口来说至关重要,是现代城市交通控制和疏导的主要手段。本文选取南阳市的五山大道与云岛大桥组成交叉口为研究对象,通过对该交叉口的几何结构、信号配时和交通流量进行调查后,利用信号周期算法Webster方法为该交叉口设计了新的交通信号控制方案。最后,利用Vissim仿真软件对新旧控制方案进行了比较,得出新的控制方案在延误、停车率和通行能力方面都优于现在的控制方案。 相似文献
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本文提出基于公交优先的变相序交通信号多相位模糊智能优化控制方法.在相位的选择上考虑相位的车辆排队长度和乘客量,使乘客量多的相位优先,采用了模糊控制方法获得绿灯增益时间.仿真实验分析表明,与传统模糊控制方法相比,本文的方法能更有效地减少公交车延误. 相似文献
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本文以干线上有主次干道之分的相关的双交叉路口作为研究对象,采用模糊控制理论对四个相位的双交叉路口交通信号进行实时优化控制。本人设计了一种简单的基于不同相位交通流变化的车辆到达预测法,并采用一种新型方法来确定相位差和周期,以交叉路口前的车辆平均最大排队长度作为优化目标来实时的调整绿信比。通过matlab仿真表明此方法能有效的减少车辆的排队长度,在一定程度上能改善相关交通路口的交通状况。 相似文献
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《中国科技信息》2021,(16)
正传统的交叉口信号配时方法是同等的对待所有车辆,然而,这对于公交车辆比例较大的相位是明显不公平的。为优化信号周期时长,就要以达到最小的人总延误作为根本目标。对于绿信比方法的确定来说,则主要在于两方面的决定因素:一是相位饱和度;二是相位乘客流量。配时的过程中以此方法为重要基础,尽管车均延误略大于采用传统方法进行配时,但是在很大程度上也降低了公交车辆和人均延误,交叉口交通顺畅得到一定的保证,交叉口内不会出现公交车辆堵塞和长时间等候等现象,公交优先得以顺利体现,使公交车辆在信号交叉口的延误可以减少。通过有效的实施公交优先理念,能积极引导乘客选择公共运输工具出行,从而就能对城市交通环境进行改善,城市公共交通发展随之得到了很大的促进。 相似文献
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城市道路交通拥堵问题是当今城市化快速发展所面临的严峻问题之一,基于交通信号配时技术的匝道控制能使道路拥堵情况得到缓解,降低车辆碰撞频率.文章基于交通信号配时的匝道控制策略,通过分析匝道拥堵成因,制定相应的匝道控制策略,采用单点信号控制与自适应相位控制的交通信号配时模型,并进行相关的仿真测试,得到无控制、单点信号控制以及自适应相位控制三者的优化结果,提高城市快速路匝道口通行能力.仿真测试表明,基于交通信号配时的匝道控制策略在匝道平均延误、主线平均速度、路网平均延时、主线行程时间等指标的数据均优于传统匝道控制策略,是当前解决城市化快速发展所带来的城市道路交通拥堵问题的有效解决途径. 相似文献
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《黑龙江科技信息》2020,(11)
运用交叉口处公交车的行驶工况数据和车辆排放数据,研究建立车辆排放与延误和停车次数的关系数学模型。首先利用PEMS采集北京市柴油公交车的大量逐秒排放数据和车辆行驶工况数据,计算不同VSP Bin的车辆排放率。然后利用GPS采集了2002组北京柴油公交车通过交叉口的行驶工况数据,计算其延误和排放因子。接着基于次-次型交叉口和次-支型交叉口的基本排放因子,计算得到不同拥堵水平下不同交叉口类型各延误下的排放因子修正系数。最后建立不同交叉口类型不同停车次数下基于延误的排放因子修正模型。结果表明,模型预测Fuel、NOx、HC、和CO的排放因子平均相对误差小于10%,为有效地量化评估交通策略的减排效果提供简便方法。 相似文献
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传统车辆调度模型针对复杂的路况和复杂的车辆流动信息,存在调度时间长、难以提供实时调度时间的缺点,从而造成模型中前后级调度信号失联、调度算法冲突,效率不高的问题.本文提出一种改进遗传算法交通调度平台大规模拥堵优化调度方案.通过对算法编码过程进行合理的优化,加入针对多调度中心的约束条件防止算法陷入早熟,通过不同的分析角度,分别建立的回路形式和时间优化控制形式对车辆进行合理的调度.仿真结果显示,改进后的算法有效地降低了车辆平均延误时间,提高了交通运行效率. 相似文献
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本文通过修正美国HCM2000中信号控制交叉口非机动车延误计算公式得到路外停车场邻接道路的非机动车运行延误计算方法。利用调查所得南京市中山南路和中山北路两个路外停车场处数据对模型进行了标定和验证,结果表明模型可以应用于停车场驶入驶出车辆对于非机动车延误的计算。 相似文献
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本文介绍了基于多传感器信息融合技术的单交叉口信号控制方法。首先利用多传感器系统对交通流量进行采集，然后用加权平均的数据融合算法将交通流量数据进行处理，得到更可靠的数据，最后将这些数据作为确定交通信号控制参数的依据，运用公式算出控制参数。进而实现了对单交叉口信号的控制。相对于传统的基于单一传感器信号控制而言，谈方法具有信息的完整性、统一性、多样性和容错性等优点。 相似文献
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