城市动态交通网络可靠性建模及其在恶劣天气和交通事故管理中的应用

Emergent events, i.e., adverse weather and traffic accident, frequently happen and makes the urban transportation system running with low efficiency. In China, urbanization is rapidly developing. There are some problems, such as poor quality in traffic behavior, disturbance between motorized and non-motorized vehicles, temporary lay-bay parking, etc. Those problems bring challenges for the implementation of traffic management and control strategies. In order to deeply understanding the properties of city traffic, effectively solving traffic congestion problem, this project mainly focuses on the following five topics: 1) based on the historical multi-modal travel time data from large cities, analyze urban transportation network reliability; 2) investigate the travel choice behavior in uncertainty network; 3) establish a reliability based dynamic traffic assignment model and design an efficient solution algorithm; 4) propose a reliability based dynamic network optimal control and route guidance model, and obtain the optimal traffic management and control strategies, such as signal control, ramp metering, variable speed limits, lane control, route guidance, etc.; and 5) study the reliability based dynamic traffic management and control strategies under adverse weather and traffic incident conditions. Furthermore, this project will develop a reliability based traffic management simulation system on a selected regional network in Beijing. This project has great academic values for the dynamic transportation network reliability analysis theory, and makes the groundwork for promoting urban traffic management in our country.

恶劣天气、交通事故等特殊事件频发严重影响城市交通系统运行效率，亟需有效的交通管控措施。我国正处于快速城市化阶段，城市居民交通文明素质不高、机非干扰和停车占道干扰严重等典型特征为交通管控策略的有效实施提出了极大挑战。为深入理解我国大城市交通特性，有效解决交通拥堵问题，本课题将基于我国大城市多方式走行时间历史数据分析城市交通网络可靠性；分析网络不确定条件下城市居民出行决策行为；构建基于可靠性的动态交通分配模型，设计高效的求解算法；进一步建立基于可靠性的动态交通网络优化控制与协同诱导模型，探讨不确定网络交叉口信号配时、匝道车流控制、可变限速、车道控制、出行诱导等管控策略；面向恶劣天气、交通事故，及其耦合作用，提出相应的城市交通网络优化控制与协同诱导方案。项目还将针对北京市的区域路网建立基于可靠性的动态交通管控平台。

恶劣天气、交通事故等特殊事件频发严重影响城市交通系统运行效率，亟需有效的交通管控措施。本项目基于我国大城市多方式走行时间历史数据分析城市交通网络可靠性以及城市居民出行决策行为；构建基于可靠性的动态交通分配模型，设计高效的求解算法；进一步建立基于可靠性的动态交通网络管控模型，探讨不确定网络交叉口信号配时、匝道车流控制、车道控制等管控策略；面向恶劣天气、交通事故，及其耦合作用，提出相应的城市交通网络优化控制与协同诱导方案。项目成果可应用于恶劣天气、交通事故等突发事件下交通管控。具体研究成果如下：.（1）基于车辆GPS轨迹、高速收费、以及路段上的卡口数据，提出路段走行时间，以及交通状态的估计方法，从而分析交通网络可靠性。.（2）构建了通行能力可变场景下早高峰通勤出发时间选择模型，构建了具有高峰期公交专用道的通勤交通出行时间与方式选择模型，构建了恶劣天气条件下系统最优动态交通分配模型，解决城市全域灾害环境下的疏散问题，成果可为交通管理部门提供决策支持。.（3）以最小化受灾人员疏散危险为目标，构建灾害环境下区域交通疏散组织鲁棒优化模型，信号控制、交织消除与车道反向措施协同的区域疏散交通组织优化模型，以及区域交通疏散和救援交通组织协同优化模型，以北京中关村区域路网验证了所提出模型与算法的有效性。.（4）构建火灾与烟雾扩散场景下人员疏散模型，地下空间水灾条件下人员疏散模型，刻画灾害对疏散通道通行效率的耦合作用，更加精准估计灾害发生时的疏散效率，为公共场所内行人疏散策略制定提供科学依据和支撑。