【摘 要】
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城市化进程的加快使得交通问题日益严重,快速路作为城市发展的主动脉更是承担了巨大的交通压力,交通管理者亟需通过科学合理的交通管理措施对交通流进行时空优化。但由于缺少微观交通流状态数据支撑,现有快速路控制方法主要针对宏观交通流状态参数进行分析,无法分析车辆个体对控制信号的区别响应,有一定局限性。同时,现有研究中主动控制的优化目标不够全面,大部分研究仅选择单一的目标函数进行优化,且由于缺少微观交通状态数
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城市化进程的加快使得交通问题日益严重,快速路作为城市发展的主动脉更是承担了巨大的交通压力,交通管理者亟需通过科学合理的交通管理措施对交通流进行时空优化。但由于缺少微观交通流状态数据支撑,现有快速路控制方法主要针对宏观交通流状态参数进行分析,无法分析车辆个体对控制信号的区别响应,有一定局限性。同时,现有研究中主动控制的优化目标不够全面,大部分研究仅选择单一的目标函数进行优化,且由于缺少微观交通状态数据的支持,对燃油消耗、尾气排放等优化指标的定量计算大多停留在宏观层面。本研究提出宏微观数据驱动下的快速路协同控制策略,在MPC框架的基础上对快速路进行可变限速及入口匝道协同控制。其中MPC预测模块选用宏观交通流模型METANET,同时利用卷积-长短期记忆网络（Convolutional Long Shortterm Memory,Conv LSTM）预测微观交通运行状态,Conv LSTM采用车辆运行状态时空关系矩阵作为输入。预测模块的改进进一步优化了目标函数定量分析模型,采用多目标粒子群算法求解最佳控制信号序列,从而更加准确地调整快速路控制方案,以同步提高路网运行效率、安全水平和环境效益。本研究选取长度为12km的城市快速路作为实验路段,利用VISSIM根据实验路段的几何线形及实测交通运行状态参数搭建微观交通仿真实验平台,在此基础上运用编程软件MATLAB对仿真实验平台进行二次开发。利用入口匝道信号灯及可变限速标志板在仿真平台中对快速路实施协同控制,通过对比分析无控环境与协同控制环境下的快速路运行状态,可得以下结论:1)所建立的Conv LSTM预测网络较好地捕获了目标路网交通状态的时空特性,提高了路网交通流状态的预测精度和稳定性;2)本研究所提出的宏微观数据驱动下的快速路协同控制方法对路网运行效率、安全水平及环境效益三个目标函数取得了同步优化的效果。
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