渔湾市交叉口红绿灯配时分析.doc

精品文档渔湾市交叉口红绿灯配时分析游堃 20070110530湖南大学土木工程学院07级桥梁2班【摘 要】：通过建立渔湾市T型路口红绿灯配时的数学模型，来帮助减少车辆总延误时间、停车次数，增大通过交叉路口的车流量，对于提高车辆运行的效率、节省能源和城市交通管理具有一定的理论和实用价值【关键词】：T型路口 红绿灯配时 车流量 Analysis of Yuwan crossroad traffic lights timeYou Kun 20070110530(College of civil engineering,Hunan university,Changsha,China)【Abstract】:By making the mathematical model for Yuwan crossroads traffic lights， makes total time of delay in vehicle reducing，parking number of times reducing ,pass the crossroads an efficiency for car discharge enlarging，for increasing vehicle circulating and save the energy consumedly to have the certain theories with the city transportation management with practical value.【Keywords】:T road traffic flow traffic lights前言：关于渔湾市交叉路口的研究，杜老师以往的学生已经做过很多调查研究及解决建议，但都是统筹性基本建议，而始终未能给出数据化的具体解决方案。文章中通过建立建立渔湾市T型路口红绿灯配时的数学模型，希望能探索出使此交叉口交通堵塞值最小的红绿灯配时方案。1. 现状调查湖南大学南校交通问题主要体现在两个节点：东方红广场和渔湾市T型路口。而本文主要讨论的正是渔湾市T型路口的交通问题。因为湖南大学位处中南大学与湖南师范大学之间，且坚持开放式建校风格，而成为了肩挑两校的交通枢纽。贯穿于湖南大学校区的麓山南路北接师范大学南通中南大学，中与阜埠河路交汇，形成典型的T型路口。分别有913，902，202，905，106五条东西方向公交线路及旅游一路、立珊专线、305三条南北方向公交线路在此汇集驶向中南大学方向，以及几千入住湖大德志园公寓的学生经麓山南路和上万入住天马湖大和师大学生公寓的学生经阜埠河路汇合在此缓缓涌向湖大，还有数量不少的私人车辆横贯其中。表1 交叉口路况与交通量表（单向进入路口）路段路幅车道数人行道宽上学高峰时单向车流量 辆/H人流自行车公交车小汽车摩的人/H阜埠河路单幅6车道3M1000602501006000麓山南路（交叉口以南）单幅4车道2M6001001502503000麓山南路（交叉口以北）双幅4车道2.5M忽略不计40150400忽略不计（此数据来自杜老师以前学生的统计数据）表2一个信号周期内路灯信号时间表2. 分析造成路口堵塞的因素很多，有公交车的乱开乱闯，有学生流的见缝插针，有摩的的横冲直撞、也有路口自身的建设缺陷但本文想从路口绿信比的角度来帮助解决路口堵塞问题。3. 解决措施3.1 模型的建立路口采用的是定时信号控制，在此条件下，车辆通过T型路口时，如何减少排队、等待、时间延误是探讨关键。利用路口各方向车流在红灯持续时间内的延误时间建立数学模型，并作为目标函数，以行人、车辆过街所需的最低时间和排队车辆疏通时间作为约束条件，按交叉路口总延误时间最小的原则，寻求最优的红灯持续时间和交叉路口最小的总延误值。下面先做符号说明：信号周期（s） 路口车辆到达率（辆/s） 路口车辆离开率（辆/s） 绿灯持续时间 红灯持续时间（包括黄灯时间） 红灯亮后车辆排队时间全部车辆疏散完所用时间车辆由于堵车而造成的延误时间设时刻红灯亮，积累的排队车辆数为，从时刻开始绿灯亮到时刻全部车辆疏散完毕，经历，疏散的车辆数为。当，的前提下讨论配时问题。红灯亮后，交通灯下阻塞的车辆数为：=则： = 由于红灯而造成的总延误为： = = = 即每一个信号周期内交叉路口进口处的车时平均总延误。 因为渔湾市交叉路口是T型路口，故分别设阜埠河路、麓山南路以北、麓山南路以南的车辆到达率、离开率及红灯持续时间为：、；、；、。 在一个信号周期内，3条道路上的车辆在交叉口的总延误时间为： =+ =+其中：= 根据对路口数据的调查，其原来一个信号周期为74s，但因为其间红灯有很大部分时间为重叠部分，原来三个红灯时间和为148秒故 =148为方便说面，下面画出一个信号周期内交叉口的三个相位图： 相位信号灯为红灯。一条阜埠河路车辆疏散路线，两条麓山南路口以南车辆的疏散线路，一条麓山南路以北车辆的疏散线路。（考虑疏散线路多少直接影响疏散效率，下同） 相位信号灯为红灯。一条麓山南路口以北车辆路线，一条阜埠河路口车辆的疏散线路，一条麓山南路以南车辆的疏散线路。（上图的麓山南路以北往麓山南路以北线路取消）画错了 相位信号灯为红灯。一条麓山南路以南车辆疏散路线，两条麓山南路口以北车辆的疏散线路，一条阜埠河路口车辆的疏散线路。为了保证路线的畅行，分别取 、表示阜埠河路口、麓山南路以北、麓山南路以南红灯时，其余两个路口车辆行人通过所必需的最短绿灯时间。 、其中 总结以上得优化模型为：Min =+=148 3.2 模型中参数的确定3.2.1 、值的确定车辆到达率是交叉路口每秒平均到达的车辆数。因为实际上车辆到达率不是均匀的，而是随机到达的，但为了简化计算与观察，假设为平均分布的。车辆离开率要考虑司机反映时间等，也根据路段取平均分布。3.2.2 、值的确定因为在高峰期渔湾市交叉路口主要承担的负荷为：小汽车、自行车、行人。故取三者中的最大值为临界值。对表一数据进行整理、换算成以小汽车为单位的负荷。其中系数假定为：5人=1.5自行车=1摩的=0.5公共汽车=1小汽车。换算后的数据如下：由表算得到达率：=0.6491辆/s、=0.4444辆/s、=0.1750辆/s根据观察离车率：=0.760辆/s、=0.527辆/s、=0.340辆/s =20s、=33s、=42s根据模型可以算得：=2.224=1.42=0.18 故得出目标函数为：Min =+=148 对函数进行求解：（因为未掌握好这种方程解法而采取整数取值逐一代入法求解），求的最优解为：=26 =48 =604.结语 优化后的值理论上能更适应渔湾市交叉路口高峰时期的交通情况，在有限时间内使延误时间降到最小，从而解决此路口由于早晨上学高峰造成的道路过载。但建模及解模过程中仍有大量工作没有做好，使得效果不尽如人意，主要体现在以下几点： 模型的建立是以交通流有序、行人车辆都严格按照交通规则运行为前提的，但实际上因为学生流过大、无序，以及见缝插针的习惯，使得模型与实际不符，而且长沙公交车司机闯红灯概率很高，一般也无视交通标识，使得情况更为复杂。 数据的统计过程较为粗糙，而且不是采集长期样本后的统计结果，临时抽样性严重，不一定具有代表性。 由于T型路口的复杂性，路灯的红绿信号有很大部分是重叠出现的，而模型里没有较仔细的讨论。 同样是数据的问题，对离车率、临界时间的取值过程较粗糙，也是抽样结果，而非统计数据。 虽然有给出优化解，但不是数学意义上的真正解，而且不一定是最优解，故仍缺乏有力的说服性及普遍性。 本模型着力解决的是早晨上学高峰期路段堵塞问题，因为其他时间段不具备此特性，故不一定能使道路交通最优化。5.参考文献 1于书翰道路工程 武汉：武汉工业大学出版社，2005 2何腊平渔湾市交叉口交通分析，指导老师 杜攀峰 3王素、张义清城市交叉路口调度模型的研究 南通大学学报，2006 4刘静，魏瑞轩，张善文城市交叉路口道路优化模型陕西师范大学学报，2003 1Yu ShuhanRoad engineering WuHan：Publishing Company of Wuhan Industrial University in Chinese，2005 2He La pingA reserch on the YuWan crossroad traffic，Advicor Du Pan Feng 3Wang Shu、Zhang YiqingThe transportation optimization model of a city crossro