面向多状态路网的交通控制子区动态划分方法研究

Dynamic partition of traffic control subarea is one of the critical techniques of adpative traffic control system. It is meaningful to improve the traffic control benefits and alleviate traffic congestion. Generally, the signalized intersections in the controlled ubran road network have multiple traffic states. The intersections in different states need different control objectives and strategies, and then need different subarea partition methods. Therefore, this project takes the dynamic partition method of traffic control subarea as research object. By considering the diversity of intersection states, the states partition algorithm is brought forward and then the subarea partition strategy with multiple objectives is developed. Corresponding to the multiple objectives, the correlation index set is generated. Based on the subarea partition benefits function, the impact mechanism of dynamic and static factors of road network on multiple correlation indices are quantified, and the methods to quantify the correlation indices in multiple traffic states are established. For the adjacent intersections with the same traffic states and different traffic states, the correlation models are developed under the joint impacts of multiple factors respectively. The subarea partition algorithm for original netwrok is studied, and then the dynamic adjustment threshold of subarea schemes is optimized. Finally, the dynamic adjustment algorithm for subarea schemes is developed. This study will provide theoretical support for scientific partition of traffic control subarea in complex road network environment.

交通控制子区动态划分是自适应交通控制系统的关键技术之一，它对于提高路网交通控制效益、缓解交通拥堵具有重要意义。受控的城市路网一般包含多种状态级别的信号交叉口，不同状态的交叉口需要不同的控制目标与控制策略，进而需要不同的子区划分方法。基于此，本项目以交通控制子区动态划分方法为研究对象，考虑受控路网交叉口状态的多样性，建立交叉口状态划分方法，提出交通控制子区多目标划分策略，生成与划分目标对应的关联度指标集；以子区划分效益函数为基础，量化路网动静态交通要素对关联度指标的影响机理，构建各交通状态下关联度指标的量化方法、多影响因素联合作用下的相同状态等级相邻交叉口、不同状态等级相邻交叉口整体关联度计算模型；研究初始路网状态下的子区划分算法，优化子区划分方案动态调整启动阈值，建立划分方案动态调整算法。研究成果可为复杂路网条件下交通控制子区的科学划分提供理论依据。

针对交通控制子区动态划分研究存在的不足，结合自适应交通控制系统的技术要求与发展趋势，开展本项目的研究，取得的成果概括如下：. （1）提出了交通控制子区动态划分策略. 分析了子区划分算法与信号配时算法的联系，明确了子区划分与配时方案优化的先后顺序；根据每种类型交叉口的车流运行特征，提出了交通信号控制目标集，即排队长度最短、通行能力最大、车流延误最小和绿灯利用效率最大；遵循子区划分与配时方案优化目标的一致性原则，建立了子区划分的目标集与优先级。. （2）建立了特殊交叉口的交通信号控制方法. 针对环形交叉口各个入口交通流量不均衡的现象，提出了停车线后撤方法，建立了信号配时参数优化方法；针对左转车流量较少的十字交叉口，借鉴澳大利亚Hook turn交通组织方式，以机动车延误最小为优化目标建立信号配时参数优化模型；对于左转流量过大引起的交叉口拥堵，设计了预信号交叉口渠化方案，以延误最小为目标优化配时方案。. （3）建立了相邻交叉口关联度计算模型. 重点研究了延误时间关联度的建模过程。分析了影响相邻交叉口划入同一子区的因素，优选出周期时长差异、交叉口间距、路径流量差异、交叉口数量四个关键因素；最后采用数值仿真的方法，分别建立了上述四个因素联合作用下的相邻两交叉口、多交叉口的关联度模型；并确定了相邻交叉口可以划入同一子区的关联度阈值。. （4）建立了交通控制子区动态划分算法. 根据路网交通状态的变化规律，将子区划分分为初始划分与动态调整两类；研究了初始划分的启动条件，建立了初始划分的算法流程；研究了动态调整间隔的确定方法，建立了子区动态调整算法流程。. （5）关联度模型与划分算法检验. 首先基于福州市中心区两个交叉口对关联度模型进行检验，并与Chang模型进行对比；之后以贵阳市中心区路网为例对子区初始划分算法、动态调整算法进行检验，结果表明初始划分算法、动态调整算法能够很好地适应路网交通状态变化，将关联度最大的相邻交叉口划入同一子区。