申请/专利权人：昆明理工大学

申请日：2018-09-05

公开（公告）日：2021-11-19

公开（公告）号：CN109243174B

主分类号：G08G1/01(20060101)

分类号：G08G1/01(20060101);G08G1/065(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.11.19#授权;2019.02.19#实质审查的生效;2019.01.18#公开

摘要：本发明涉及一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，属于交通技术领域。本发明基于空间感知的混合交通流模型，分析不同混合自行车交通状态下的空间比，确定混合自行车密度以及流量，进而通过元胞传输模型计算出混合自行车交通波速。本发明克服了以往方法模拟多股自行车流运行时假设都太过理想，不能较好地模拟各向同性车流现象的局限性，提高了混合自行车交通波计算精度。

主权项：1.一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，其特征在于：步骤1：确定元胞内混合自行车流交通状态，所述混合自行车流交通状态包括自由流交通状态、半拥挤交通状态、完全拥挤交通状态；步骤2：分别计算元胞内对应混合自行车流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度，所述步骤2具体为：根据基于空间感知的异质交通流模型，计算元胞内对应混合自行车流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度：1自由流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算：首先分别计算自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比 进一步可得自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为： 式中，分别为电动自行车流临界密度、传统自行车临界密度，分别为自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；2半拥挤交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算：首先分别计算半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比 进一步可得半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为： 式中，分别为半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；3完全拥挤交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算：首先分别计算完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比 进一步而可得完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为： 式中，分别为电动自行车流阻塞密度、传统自行车阻塞密度；分别为完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；w1、w2分别为电动自行车启动波波速、传统自行车启动波波速，其计算公式如下： 式中，分别为电动自行车流最大流量、传统自行车最大流量；其中不同交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度计算公式为： 式中，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车流量、传统自行车流量，θn＝A、B、C；Ln为第n个元胞长度；B为自行车道宽度； 骤3：确定元胞内混合自行车流总密度、总流量；步骤4：根据元胞传输模型计算交通波。

全文数据：一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法技术领域本发明涉及一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，属于交通技术领域。背景技术随着城市的发展以及交通出行的需求，我国过去以传统自行车为主导的非机动车出行方式以演化成传统自行车与电动自行车并存的混合非机动车出行方式。而由于两类车种特性差异以及相互之间的运行干扰，导致混合非机动车流特性与单一车种非机动车流特性存在较大差异。现有研究针对非机动车道多股车流运行时假设都太过理想，不能较好地模拟各向同性的车流现象；此外，在分析混合非机动车流交通三参数时，多以同质机动车流交通特性为基础，不能理想地反映非机动车流的异质性，同时缺乏对异质非机动车流元胞传输特性的研究，导致无法精确计算混合自行车交通波。而准确的交通波计算对混合自行车排队长度以及延误分析至关重要，对进一步自行车的信号配时优化以减少机非冲突，缓解交叉口拥堵具有重要意义。发明内容本发明要解决的技术问题是提供一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，进一步提高混合自行车交通波计算精度以及鲁棒性，为自行车信号配时优化以及非机动车道宽度设计提供理论依据。本发明的技术方案是：一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，具体步骤为：步骤1：确定元胞内混合自行车流交通状态；步骤2：分别计算元胞内对应混合自行车流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度；步骤3：确定元胞内混合自行车流总密度、总流量；步骤4：根据元胞传输模型计算交通波。所述混合自行车流交通状态包括自由流交通状态、自由流交通状态、完全拥挤交通状态。所述步骤2具体为：根据基于空间感知的异质交通流模型，计算元胞内对应混合自行车流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度：1自由流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算：首先分别计算自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比进一步可得自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为：式中，分别为电动自行车流临界密度、传统自行车临界密度，分别为自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；2半拥挤交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算：首先分别计算半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比进一步可得半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为：式中，分别为半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；3完全拥挤交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算：首先分别计算完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比进一步而可得完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为：式中，分别为电动自行车流阻塞密度、传统自行车阻塞密度；分别为完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；w1、w2分别为电动自行车启动波波速、传统自行车启动波波速，其计算公式如下：式中，分别为电动自行车流最大流量、传统自行车最大流量；其中不同交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度计算公式为：式中，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车流量、传统自行车流量，θn＝A、B、C；Ln为第n个元胞长度；B为自行车道宽度。所述步骤3中，元胞内混合自行车流总密度、总流量计算过程包括：根据基于空间感知的异质交通流模型可知，第n个元胞内混合自行车流总密度即为对应交通状态的任一自行车流的感知密度，每个元胞中总流量即为电动自行车流量与自行车流量之和，即式中，为交通状态θn下第n个元胞内混合自行车总密度，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车感知密度、传统自行车感知密度，为交通状态θn下第n个元胞内混合自行车总流量，θn＝A、B、C。所述步骤4具体为：根据交通流中元胞传输模型，可得混合自行车流下的相邻元胞交通波计算公式如下：式中，为交通状态θn-1下第n-1个元胞内混合自行车总密度，为交通状态θn-1下第n-1个元胞内混合自行车总流量，θn-1＝A、B、C。本发明的有益效果是：1、本发明的基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，充分考虑了电动自行车与传统自行车的运行特性以及相互影响，克服了以往研究模拟非机动车道多股车流运行时假设都太过理想，不能较好地模拟各向同性的车流现象的局限性，提高了计算精度；2、本发明的基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，分别对不同混合自行车流交通状态进行分析，更有针对性的反应不同交通状态下混合自行车交通波的变化特性，可靠性更强；3、本发明的基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，操作简单，便于计算，成本更低。附图说明图1是本发明的步骤流程图；图2是本发明的两种交通状态相邻元胞示意图；图3是本发明的停车波估计值与观测值结果比较图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。实施例1：一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，如图1所示，包括：步骤1：确定元胞内混合自行车流交通状态；步骤2：分别计算元胞内对应混合自行车流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度；步骤3：确定元胞内混合自行车流总密度、总流量；步骤4：根据元胞传输模型计算交通波。其中，确定元胞内混合自行车流属于以下哪一交通状态：1自由流交通状态。在这种情况下，两类自行车流都是自由行驶，相互影响很小，电动自行车可以自由地超过传统自行车。2半拥挤交通状态。在这种情况下，电动车自行车流没有充足的空间保持自由流状态，但是传统自行车流仍然可以保持。3完全拥挤交通状态。在这种情况下，两类自行车流都找不到足够的空间来保持自由流速度。其中，元胞内对应混合自行车流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度的计算过程如下：1自由流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算首先分别计算自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比进一步而可得自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为式中，分别为电动自行车流临界密度、传统自行车临界密度，分别为自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度。2半拥挤交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算首先分别计算半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比进一步而可得半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为式中，分别为半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度。3完全拥挤交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算首先分别计算完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比进一步而可得完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为式中，分别为电动自行车流阻塞密度、传统自行车阻塞密度；分别为完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；w1、w2分别为电动自行车启动波波速、传统自行车启动波波速，其计算公式如下：式中，分别为电动自行车流最大流量、传统自行车最大流量。其中不同交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度计算公式为：式中，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车流量、传统自行车流量，θn＝A、B、C；Ln为第n个元胞长度；B为自行车道宽度。其中，元胞内混合自行车流总密度、总流量计算过程如下：对应交通状态的任一自行车流的感知密度，每个元胞中总流量即为电动自行车流量与自行车流量之和，即式中，为交通状态θn下第n个元胞内混合自行车总密度，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车感知密度、传统自行车感知密度，为交通状态θn下第n个元胞内混合自行车总流量，θn＝A、B、C。其中，交通波计算过程如下：如图2所示，根据交通流中元胞传输模型，可得混合自行车流下的相邻元胞交通波计算公式如下：式中，为交通状态θn-1下第n-1个元胞内混合自行车总密度，为交通状态θn-1下第n-1个元胞内混合自行车总流量，θn-1＝A、B、C。对应交通状态的任一自行车流的感知密度，每个元胞中总流量即为电动自行车流量与自行车流量之和，即式中，为交通状态θn下第n个元胞内混合自行车总密度，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车感知密度、传统自行车感知密度，为交通状态θn下第n个元胞内混合自行车总流量，θn＝A、B、C。在实施例中，选取云南省昆明市环城东路与白龙路交叉口西进口自行车道数据晚高峰，以停车波波速估计值对本专利方法进行验证，并与单一车流交通波模型计算结果通过当量转换的方式确定元胞内自行车密度与流量进行对比，以验证本方法的精度。验证结果通过计算车流比例的平均绝对误差MAE、平均百分比MAPE和均方根误差RMSE，结果如表1所示，MAE、MAPE、RMSE计算公式分别如下：其中，m为样本数，本例中共计95个样本数。表1环城东路与白龙路交叉口西进口自行车停车波MAE，MAPE和RMSE结果表明，使用本方法的停车波的MAE、MAPE、RMSE均小于单一车流交通波模型的误差，充分验证了方法的准确性；观测值、本专利方法计算值以及单一车流交通波模型计算值对如图3所示。以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

权利要求：1.一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，其特征在于：步骤1：确定元胞内混合自行车流交通状态；步骤2：分别计算元胞内对应混合自行车流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度；步骤3：确定元胞内混合自行车流总密度、总流量；步骤4：根据元胞传输模型计算交通波。2.根据权利要求1所述的基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，其特征在于：所述混合自行车流交通状态包括自由流交通状态、自由流交通状态、完全拥挤交通状态。3.根据权利要求2所述的基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，其特征在于：所述步骤2具体为：根据基于空间感知的异质交通流模型，计算元胞内对应混合自行车流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度：1自由流交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算：首先分别计算自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比进一步可得自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为：式中，分别为电动自行车流临界密度、传统自行车临界密度，分别为自由流交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；2半拥挤交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算：首先分别计算半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比进一步可得半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为：式中，分别为半拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；3完全拥挤交通状态下电动自行车感知密度、传统自行车感知密度计算：首先分别计算完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车道路空间比传统自行车道路空间比进一步而可得完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车感知密度传统自行车感知密度为：式中，分别为电动自行车流阻塞密度、传统自行车阻塞密度；分别为完全拥挤交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度；w1、w2分别为电动自行车启动波波速、传统自行车启动波波速，其计算公式如下：式中，分别为电动自行车流最大流量、传统自行车最大流量；其中不同交通状态下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度计算公式为：式中，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车密度、传统自行车密度，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车流量、传统自行车流量，θn＝A、B、C；Ln为第n个元胞长度；B为自行车道宽度。4.根据权利要求1所述的基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，其特征在于：所述步骤3中，元胞内混合自行车流总密度、总流量计算过程包括：根据基于空间感知的异质交通流模型可知，第n个元胞内混合自行车流总密度即为对应交通状态的任一自行车流的感知密度，每个元胞中总流量即为电动自行车流量与自行车流量之和，即式中，为交通状态θn下第n个元胞内混合自行车总密度，分别为交通状态θn下第n个元胞内电动自行车感知密度、传统自行车感知密度，为交通状态θn下第n个元胞内混合自行车总流量，θn＝A、B、C。5.根据权利要求1所述的基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，其特征在于：所述步骤4具体为：根据交通流中元胞传输模型，可得混合自行车流下的相邻元胞交通波计算公式如下：式中，为交通状态θn-1下第n-1个元胞内混合自行车总密度，为交通状态θn-1下第n-1个元胞内混合自行车总流量，θn-1＝A、B、C。

百度查询： 昆明理工大学 一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法

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