最新城市快速路施工区可变限速模型研究

《高速公路可变速度控制方法研究》篇一一、引言随着交通流量的不断增长，高速公路的安全与效率问题愈发突出。

可变速度控制（VSC，Variable Speed Control）作为一种有效的交通管理手段，对于提高高速公路的通行效率和保障行车安全具有重要意义。

本文旨在研究高速公路可变速度控制方法，分析其原理及实现过程，探讨其优缺点以及改进方向，为未来高速公路的交通管理和优化提供理论依据和实践指导。

二、可变速度控制的原理与实施可变速度控制是指在高速公路上通过改变车道限速标志等手段，实时调整各车道的限速值，以适应当前道路状况和交通流量的变化。

其基本原理是根据道路状况、天气条件、交通流量等实时信息，对道路进行实时监控和评估，通过控制中心进行限速调整，实现对道路的智能管理和控制。

实施可变速度控制需要建设完善的交通管理系统，包括道路监控系统、数据传输系统、中央控制系统等。

具体步骤如下：1. 建立道路监控系统，实时获取道路状况、天气条件等信息；2. 建立数据传输系统，将监控数据实时传输至中央控制系统；3. 中央控制系统根据监控数据对道路进行评估，制定相应的限速调整方案；4. 通过电子显示屏、限速标志等手段将限速调整信息传递给驾驶员。

三、可变速度控制方法的研究针对高速公路可变速度控制方法的研究，主要包括以下几个方面：1. 限速调整策略研究：根据道路状况、交通流量等因素制定合理的限速调整策略，确保道路安全与效率的平衡；2. 智能控制系统研究：通过人工智能、大数据等技术手段，实现对道路的智能监控和评估，提高限速调整的准确性和实时性；3. 驾驶员行为研究：研究驾驶员在可变速度控制下的行为特点，为限速调整策略的制定提供依据；4. 实施效果评估：对实施可变速度控制的道路进行效果评估，分析其优缺点及改进方向。

四、可变速度控制的优缺点分析可变速度控制具有以下优点：1. 提高道路通行效率：根据道路状况和交通流量实时调整限速值，使道路通行更加顺畅；2. 保障行车安全：通过实时监控和评估道路状况，及时发现并处理道路安全隐患；3. 降低交通事故率：通过限速调整策略的制定和实施，降低交通事故的发生率；4. 灵活性强：可根据实际道路状况和交通流量进行调整，具有较强的适应性。

城市快速路可变限速控制研究随着城市交通的发展，城市快速路成为了城市交通系统中的重要组成部分。

然而，由于城市交通流量的变化以及交通事故的频发，如何有效地控制快速路上的车辆速度成为了一个亟待解决的问题。

因此，城市快速路可变限速控制成为了近年来交通学领域中一个备受关注的研究方向。

可变限速控制即根据实际情况，通过变化限速标志来引导车辆的行驶速度。

相比于固定限速的控制方式，可变限速控制能够更加灵活地适应不同的交通流量和道路条件，从而提高道路的通行效率和安全性。

城市快速路可变限速控制的研究主要包括以下几个方面。

首先，需要在城市快速路上设置合理的限速标准。

限速标准应该根据道路设计标准、交通流量和道路条件等因素进行科学制定，以确保车辆行驶的安全和顺畅。

研究者通过对历史交通数据的分析和模型仿真，可以得出不同交通流量下的最佳限速标准。

其次，需要建立快速路可变限速控制系统。

该系统应该能够自动感知交通流量、道路条件以及交通事故等因素，并通过电子显示屏等设备及时向驾驶员传递限速信息。

研究者可以借鉴先进的智能交通系统技术，结合实时数据和算法，设计出高效可靠的控制系统。

第三，需要制定合理的限速策略。

根据不同的交通情况，制定灵活的限速策略是提高控制效果的关键。

例如，在交通拥堵时，可以适当降低限速，以避免交通事故的发生；而在交通畅通时，则可以适度提高限速，以提高道路的通行效率。

最后，需要对城市快速路可变限速控制进行评估和优化。

通过对实际应用效果的评估，可以进一步改进控制策略和系统性能，提高控制的准确性和适应性。

综上所述，城市快速路可变限速控制是一个具有挑战性的研究课题。

通过科学的限速标准、先进的控制系统、合理的限速策略以及评估优化的循环过程，我们有望实现城市快速路的安全高效运行，为城市交通的发展做出更大的贡献。

《工业控制计算机》2017年第30卷第11期为了满足交通需求的同时,又保证行车的安全性和道路交通的高效性,近年来可变限速控制技术在许多发达国家受到了广泛的关注。

可变限速控制是指依据道路、交通、气候等条件,在保证主线交通流安全高效运行的基础上对速度进行合理的限速,以保证道路在最大交通量下车辆具有最佳速度,从而减少了总的旅行时间,减少了延误[1]。

其核心思想是通过人为设置一个限速值,将上游路段生成一个低流量的区域,从而控制流入下游瓶颈区域的车辆数,抑制车辆排队现象的产生,并将车辆的通过率控制在道路通行能力范围附近,来减少通行能力下降现象的产生。

本文阐明了快速路常发瓶颈区域通行能力下降现象是导致车辆事故、延误的主要原因,提出了一种提高瓶颈区域通行能力的可变限速控制策略。

采取了北京市快速路阜石路的实测数据,并通过仿真手段用实例分析验证了该控制策略的有效性。

1可变限速控制策略1.1可变限速控制策略的启动城市快速路瓶颈处的通行能力往往小于其上游路段,当遇到交通事故,上下班早晚高峰时段,瓶颈区域车辆会产生排队并沿上游传播,导致后面车辆减速甚至停下来。

而相邻车道也会收到影响,最终导致车辆停下来。

排队车辆的消散流率有研究证实低于瓶颈通行能力的10%~30%[2]。

何时启动可变限速是这一控制策略首要研究的,在未发生瓶颈处通行能力下降的时候,瓶颈处车速、占有率、密度等与上游路段接近,因此可变限速控制系统可以不用实施,当瓶颈处通行能力下降后[3],相关的参数也会有所改变。

所以可以将其中的一个或多个参数作为通行能力是否下降的依据,当交通量状态达到相关参数所对应的数值时,通行能力下降现象产生,可以启动可变限速控制系统。

通过实测的数据来对通行能力下降的参数进行标定,通过检测器对瓶颈区域交通状态进行监控,将检测到的数据与参数进行对比,来判断通行能力是否下降。

当有通行能力下降现象产生时,启动上游可变限速路段限速诱导屏对上游路段车速进行限制,直到瓶颈区域交通拥堵现象消失,再恢复该路段默认限速值。

利用可变限速解决快速路交织区瓶颈段通行能力陡降问题——以南京市双桥门快速为例
发表时间：2018-05-31T09:49:53.423Z 来源：《基层建设》2018年第8期作者：蒋咏寒[导读] 摘要：论文通过研究南京市双桥门立交北侧交织区，发现北向南瓶颈段通行能力会下降12.9%、南向北瓶颈段通行能力会下降9.5%。

广州市交通规划研究院摘要：论文通过研究南京市双桥门立交北侧交织区，发现北向南瓶颈段通行能力会下降12.9%、南向北瓶颈段通行能力会下降9.5%。

用PARAMICS软件搭建仿真平台，对无控制和可变限速控制条件进行仿真，结果显示可变限速控制下北向南瓶颈段拥堵时间、通行时间和延误分别下降70.9%、24.7%和69.9%，南向北瓶颈段三个指标分别下降70.5%、19.5%和64.4%。

关键词：快速路；交织区；通行能力陡降；交通仿真；可变限速
多内容较为理想化，在诸多方面存在不足，未来的研究可在以下方面进一步深化：提高数据的精度、增加交织区类型、设定驾驶员不同遵从度等。

参考文献：
[1]Manual H C.HCM2010 [J].National Academy of Sciences.Yhdysvallat，2010.
[2]Hall F L，Agyemang-Duah K.Freeway capacity drop and the definition of capacity [J].Transportation Research Record，1991（1320）.。

城市道路未来车速预测模型研究摘要：经济的发展，城镇化进程的加快，道路车俩逐渐增多。

车速预测可为车辆的决策系统提供行驶数据，对智能车辆安全辅助驾驶及动力系统控制等研究有着重要意义。

准确的预测城市道路未来车速情况能够帮助解决城市交通拥堵问题。

道路的车速受到许多因素的影响，例如天气、节假日、区域位置等等。

本文就城市道路未来车速预测模型展开探讨。

关键词：交通拥堵；预测模型；道路引言交通拥堵是一种常见的现象，在许多城市中这已经成为一种城市病。

交通拥堵直接造成了城市的整体运转效率降低，间接的导致了经济损失。

根据中国交通部发表的数据显示，交通拥堵带来的经济损失占城市人口可支配收入的20%，相当于每年国内生产总值损失5-8%，每年达2500亿元人民币。

如果可以准确预测道路未来的车速，那么在拥堵发生之前就可以采取预防措施来帮助解决拥堵问题。

1基于人工神经网络的车速预测神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。

其具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力及自学习能力，因此在车速预测这类复杂的领域被经常采用。

采用将每半小时划分为一个时刻的分类方法将车速数据分为30个时刻，然后将某天某一时刻的车速数据输入径向基网络来预测未来5min的平均车速。

用支持向量机（SVM）和神经网络以150s的历史轨迹数据对车辆行驶的工况及未来路况进行预测，预测时长为50s。

先通过车联网获取车辆当前交通状况下的平均车速情况，然后使用人工神经网络预测路段的平均速度，最后将预测的平均速度与当前车辆融合，对预测的平均车速进行修正。

2基于回归方法的车速预测式中：ｙ为预测值；珔ｙ为平均值。

3基于贝叶斯算法的车速预测贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络。

基于概率推理的贝叶斯网络是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势，在多个领域中被广泛应用。

快速路入口匝道和可变限速协调控制策略研究近年来，路段入口匝道和可变限速协调控制策略作为交通流量控制的重要工具，得到了广泛的应用。

本文针对这一策略，采用城市交通可持续发展的视角，从实验的角度出发，探索出这种策略的有效性和可行性。

首先，我们从宏观上讨论路段入口匝道和可变限速协调控制策略的有效性和可行性。

在实际应用中，该策略可以有效地控制城市交通中的拥塞情况，使交通流量更加畅通。

此外，它还能够提高路况的安全性，促进路段行车可控性，改善拥堵和车流分布。

其次，实践中也发现，路段入口匝道和可变限速协调控制策略的可行性和有效性。

目前，许多地区都在采用该政策，以管理交通流量，避免拥塞现象发生。

此外，数据证明，在这类策略应用后，城市交通安全性、行车可控性显著提升，交通流量和人口流量也以较快的速度逐渐回升，从而显著改善了城市交通环境的质量。

最后，借助实验的方式，我们如何更好地验证其可行性和有效性。

针对不同的决策策略，可以通过专业的人工智能技术，来模拟和测试实际行车情况，从而更好地运用路段入口匝道和可变限速协调控制策略。

综上所述，路段入口匝道和可变限速协调控制策略是一种有效的交通流量控制工具，在实践中可以显著改善城市交通环境。

此外，人工智能模拟技术也可以用来模拟交通行为，为策略的实施提供有力的支持。

我们希望未来能够通过相关研究，进一步优化和改进路段入口
匝道和可变限速协调控制的策略，促进城市可持续发展。

《高速公路可变速度控制方法研究》篇一一、引言在高速公路管理中，为了保障道路交通安全与顺畅，需要针对车辆速度进行有效控制。

而传统的速度控制方法通常为固定限速标志或通过警车等交通工具的实时指挥，但这些方法无法应对复杂的交通环境和突发事件，也无法满足实时、灵活的交通流调控需求。

因此，对高速公路可变速度控制方法的研究变得尤为重要。

本文将就高速公路可变速度控制方法的现状、挑战、技术实施等方面进行详细的研究和探讨。

二、现状分析目前，我国的高速公路在速度控制方面主要依赖于固定限速标志和人工调度。

然而，这种传统的速度控制方式存在诸多问题。

例如，在交通流量大、路况复杂的情况下，固定限速标志无法根据实际情况进行灵活调整；而人工调度则存在反应速度慢、主观性大等缺陷。

这些问题导致了在处理紧急情况和突发事件时，交通管理难度增大，安全事故的风险增加。

三、研究意义及必要性（一）提高交通安全：通过实施可变速度控制，可以有效地避免由于超速等原因造成的交通事故，提高道路交通的安全性。

（二）提高交通效率：可变速度控制可以根据道路的实际情况进行灵活调整，以适应不同的交通流量和路况，从而提高道路的通行效率。

（三）实现智能交通管理：可变速度控制是智能交通系统的重要组成部分，通过与其他交通管理系统的配合，可以实现智能化的交通管理。

四、可变速度控制方法研究（一）技术实现可变速度控制方法主要依赖于先进的交通信息系统和通信技术。

通过在道路沿线设置传感器和监控设备，实时收集道路交通信息，如车流量、车速、路况等。

然后，通过中央控制系统对这些信息进行实时分析和处理，根据实际情况调整限速标志或通过信息发布系统向驾驶员发布速度调整指令。

（二）方法分类1. 基于交通流量的可变速度控制：根据道路的交通流量进行速度调整，当交通流量较大时，可以适当降低速度限制，以保持道路的畅通。

2. 基于路况信息的可变速度控制：通过收集道路的路况信息，如雨雪天气、道路维修等特殊情况，及时调整速度限制，以确保行车安全。

道路通行速度预测模型的研究随着社会的发展和城市化进程的加速，道路交通的安全和畅通已经成为了一个非常重要的问题。

而道路通行速度的预测是道路交通管理的一个关键指标，也是实现道路畅通的重要手段之一。

因此，研究道路通行速度预测模型具有重要的现实意义。

一、道路通行速度预测模型的意义道路通行速度预测模型是基于历史数据、路况及其他外部因素，对未来某一段时间内的道路广义速度进行预测的模型。

这一模型在道路交通管理中有着非常重要的作用。

首先，道路通行速度预测模型可以帮助交通管理部门更好地规划道路，优化路网，提高道路运输效率。

其次，预测模型可以对城市交通进行动态的分析，为城市规划和政策制定提供科学的依据。

最后，预测模型还可以用于智慧交通系统，帮助车主选择更佳路径，减少交通拥堵和车辆排队现象。

二、道路通行速度预测模型的研究现状现有的道路通行速度预测模型主要包括基于神经网络、回归分析、灰色模型等方法。

其中，神经网络方法是最常用的方法之一，该方法的优点在于可以自适应地学习网络的参数和调整网络结构，准确度较高。

此外，回归分析方法也在道路通行速度预测中得到了广泛应用。

这一方法通常是根据建立的模型，对影响道路通行速度影响因素的重要性进行权重分析，进而预测道路通行速度。

灰色模型法是另一种预测模型，该方法具有预测周期短、适用于数据量小等优点，适用于对短期内的道路通行速度进行预测。

三、道路通行速度预测模型的关键因素道路通行速度预测的准确度主要受到影响因素的影响。

其中，路况、路段限速、天气、时间段等是影响道路通行速度预测的重要因素。

首先，道路录像监控和自动化测量数据是预测模型的重要数据来源。

这些数据可以被用来分析道路状况、成为预测模型的输入数据。

其次，路段限速的变化也会对道路通行速度产生影响。

因此，将这一变化考虑到模型中，可以提高模型的预测准确度。

最后，天气也是影响道路通行速度预测的因素之一。

例如，下雨或冰冻结冰的天气将会对车辆的安全和速度产生影响。