混合交通条件下信号交叉口服务水平研究

论文摘要

信号交叉口是我国城市道路网的重要组成部分,也往往是网络交通流运行的瓶颈口。同时,我国城市存在严重的混合交通现象。机非混行对机动车交通和非机动车交通都带来了许多不利的影响,特别是在平面交叉口,由机动车、自行车、行人等不同交通方式组成的混合交通,由于各自的驾驶行为、运行速度等基本特征的不同,造成了平面交叉路口的干扰与冲突增多。正确、合理地计算、有效的评价信号交叉口服务水平对于改善道路交通拥堵状况和优化路网结构具有重大意义。目前国内外对服务水平的研究主要侧重于评价信号交叉口服务水平的指标上,对计算交叉口服务水平方法的研究并不多见。现阶段普遍采用的评价方法是根据确定相应的评价指标将信号交叉口服务水平硬性的划分为若干级别,这种硬性分级的方法并不能很好的诠释信号交叉口服务水平概念,存在诸多缺陷。本文首先介绍了服务水平的概念和计算方法,指出现有计算方法的不足之处并提出模糊边界分级的模糊聚类方法。其次,建立了混合交通条件下服务水平评价指标体系,提出了干扰率的概念。第三,本文详细介绍了目前我国常用的三种计算信号交叉口通行能力的方法,通过实例比较验证探讨了最适合我国交通条件和混合交通流特性的通行能力计算方法。第四,本文分析了我国混合交通条件下自行车特性以及对信号交叉口服务水平的影响。最后本文利用matlab编程实现了模糊聚类的方法对信号交叉口服务水平的计算和综合评价,得到模糊边界的服务水平分级标准。通过与城市规划设计院的服务水平评价体系比较,模糊聚类方法能较为真实的反映服务水平分级的实际情况,具有可行性和真实性。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 论文研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究动态
• 1.2.2 国内研究动态
• 1.3 论文的主要内容和创新点
• 2 服务水平指标体系的建立
• 2.1 服务水平的概念
• 2.2 现有服务水平计算方法及其存在的问题
• 2.3 模糊聚类方法
• 2.3.1 聚类分析的数学模型
• 2.3.2 基于目标函数的模糊c聚类分析
• 3 指标数据采集方法
• 3.1 数据采集方法概述
• 3.1.1 常用数据采集方法
• 3.1.2 混合交通条件下服务水平指标数据特点
• 3.1.3 所需调查参数
• 3.2 基于视频的指标数据采集方法
• 3.2.1 选点原则和步骤
• 3.2.2 调查方案
• 3.2.3 视频数据的基本处理过程
• 3.2.4 摄影测量方法
• 3.2.5 数据的具体析取方法
• 3.3 基于人工的指标数据采集方法
• 3.3.1 延误的调查方法
• 3.3.2 排队长度的调查方法
• 4 混合交通条件下评价指标研究
• 4.1 选择评价指标的原则
• 4.2 评价指标的选定
• 4.3 评价指标的计算
• 4.3.1 延误的计算方法
• 4.3.2 饱和度的计算方法
• 4.3.3 排队长度的计算方法
• 4.3.4 干扰率的计算方法
• 4.3.5 效率系数的计算方法
• 5 信号交叉口通行能力的计算
• 5.1 城市道路设计规范法
• 5.1.1 通行能力的计算
• 5.1.2 通行能力的折减
• 5.2 停车线法
• 5.3 冲突点法
• 5.4 三种方法的比较与分析
• 5.4.1 交叉口的几何参数和信号控制参数
• 5.4.2 自行车交通增加的冲突点和冲突区域
• 5.4.3 通行能力的计算结果
• 6 基于模糊聚类的服务水平计算
• 6.1 自行车对信号交叉口服务水平的影响
• 6.1.1 自行车到达分布模型
• 6.1.2 自行车交通对效率系数的影响
• 6.2 服务水平的模糊聚类研究
• 6.2.1 聚类对象的描述
• 6.2.2 聚类分析
• 6.2.3 服务水平等级识别
• 6.3 服务水平模糊聚类检验
• 6.3.1 聚类的正确性检验
• 6.3.2 模糊聚类方法的检验
• 7 结论与展望
• 7.1 本论文的总结
• 7.2 有待进一步研究的问题
• 参考文献
• 学位论文数据集