【摘 要】
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随着全面小康社会的建成,人民生活水平的提高,机动车保有量持续增加,城市道路建设速度已无法满足居民的交通需求。当前城市道路中交通事件频发,往往会使交通混乱,引起道路拥堵,如果不能及时处理,将导致区域路网的交通瘫痪,对社会经济和安全带来重大影响。因此,交通事件条件下的信号和诱导研究对减少交通拥堵、加快事件疏散、恢复城市交通正常运行具有十分重要的意义。主要内容如下:（1）交通事件下交通流特性分析,依据交
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随着全面小康社会的建成,人民生活水平的提高,机动车保有量持续增加,城市道路建设速度已无法满足居民的交通需求。当前城市道路中交通事件频发,往往会使交通混乱,引起道路拥堵,如果不能及时处理,将导致区域路网的交通瘫痪,对社会经济和安全带来重大影响。因此,交通事件条件下的信号和诱导研究对减少交通拥堵、加快事件疏散、恢复城市交通正常运行具有十分重要的意义。主要内容如下:（1）交通事件下交通流特性分析,依据交通波理论对事件交通流时空特性进行分析,探究交通流拥堵演变的内在机理和变化规律,为后文建模提供基础;针对交通事件影响时间,提出基于Light GBM算法的交通事件持续时间预测模型,对2018年12月北京冬奥会地区交通事件数据学习训练,将本文LightGBM方法与SVM和随机森林预测方法进行比较,评价指标MAE、MSE、MAPE均有明显提升,验证本文预测方法的合理性和科学性。（2）考虑交通事件影响程度不同,将控制策略分为事件上下游信号优化和路径诱导协调控制两种。针对影响程度较小的交通事件信号控制策略,对交通事件路段进行分段,由事件上游路段和下游路段组成,构建以事件上下游交叉口和路段延误最小为目标的信号配时优化模型,同时对交通事件上下游交叉口的相位差、协调控制相位以及非协调控制相位的绿灯时长进行约束。（3）针对交通事件影响程度较大的信号控制策略,采用路径绕行的方式将流向事件路段的交通流诱导,构建绕行路径下信号协调控制参数优化模型,模型以事件区域内绕行路径协调相位的总延误最小和总输出流量最大作为优化目标。（4）通过案例验证本文提出的控制模型有效性,利用改进粒子群算法结合MATLAB平台求解模型,采用PYTHON语言调用VISSIM的COM接口,二次开发实现信号分时段控制。仿真结果显示,对比传统配时方案和现有信号方案的通过车辆数、排队长度、延误等指标,本文模型有较好的改善效果,具有一定应用价值。
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