Delist.ru

Повышение системной безопасности транспортных потоков оптимизацией светофорного регулирования их движения (20.05.2008)

Автор: Кадасев Дмитрий Анатольевич

Классификационный признак Класс

1 2 3 4 5

Наличие подхода с направления Юг-Север * * - * *

Наличие подхода с направления Запад-Восток * * * * *

Наличие подхода с направления Север-Юг * * * - *

Наличие подхода с направления Восток-Запад * * * * -

Наличие левоповоротного движения - * - * *

Наличие торговых центров * * * * -

Наличие остановок общественного транспорта * - * * -

Наличие пешеходного движения * * * * -

На основе алгоритма идентификации с использованием метода линейной дискриминации Фишера, методов последовательного включения (исключения) переменных в модель для каждого класса регулируемых перекрестков автодорог были построены классифицирующие функции. Для метода последовательного исключения переменных из модели классифицирующие функции имеют следующий вид

- ширина полосы движения на противоположных подходах, м.

Использование алгоритма классификации, основанного на многомерном кластерном анализе, позволяет разделить все регулируемые перекрестки на классы, а методика идентификации с использованием моделей классифицирующих функций с незначительными трудозатратами решает проблему определения принадлежности перекрестка к одному из уже известных классов.

С учетом классификационных признаков для каждого выделенного класса регулируемых перекрестков были построены трехуровневые факторные планы проведения экспериментов на имитационных моделях. Для каждого сочетания интенсивностей движения транспортных средств на подходах к регулируемому перекрестку дорог методом имитационного моделирования были получены величины транспортных задержек.

от интенсивности движения транспортных средств, доли левоповоротного движения и доли горения зеленого сигнала светофора (табл. 2).

Таблица 2

Модели зависимости удельной транспортной задержки

Адекватность регрессионных моделей во всех случаях подтверждена оценкой по наиболее распространенным статистикам (F-критерий Фишера-Снедекора, множественный коэффициент корреляции, скорректированный коэффициент детерминации). Анализ графических зависимостей, построенных по результатам расчетов и экспериментов на основе полученных моделей, позволил установить существование минимумов функций удельных транспортных задержек.

Определение оптимальной длительности цикла светофорного регулирования и распределения сигналов в пределах цикла в каждом классе регулируемых перекрестков дорог проводилось с точки зрения минимизации суммарной транспортной задержки для уровня интенсивности движения, соответствующему своему среднему значению в классе (табл. 3).

Таблица 3

Режимы работы светофорной сигнализации

№ класса Время горения зеленого сигнала, с Длительность цикла светофорного регулирования, с

Рекомендуемое Рассчитанное по методу Ф. Вебстера Рекомендуемая Рассчитанная по методу Ф. Вебстера

Направление

магистральное второстепенное магистральное второстепенное

1 24 18 23 16 69 66

2 27 26 26 18 79 70

3 23 10 18 9 65 59

4 28 14 22 11 67 58

5 12 7 13 9 25 28

Полученные результаты свидетельствуют о том, что длительность цикла светофорного регулирования, рассчитанная по методу Ф. Вебстера дает отклонение 4-12 %. Распределение разрешающих сигналов в пределах цикла является неоптимальным, а неточность их расчета доходит в среднем до 30 %. Значения суммарной транспортной задержки, рассчитанные по регрессионным моделям отличаются от значений, полученных по формуле Ф. Вебстера на 10-60%.

Материалы и результаты диссертационной работы использованы Управлением Государственной инспекции БДД по Липецкой области при совершенствовании организации дорожного движения и оптимизации работы светофорной сигнализации на регулируемых перекрестков городских улиц 3 и 4 класса. Для 4-го класса регулируемых перекрестков снижение суммарной транспортной задержки в «час пик» составило 18 с, расход топлива автомобилей при прохождении через каждый перекресток класса сократился на 9,9 л/ч, ожидаемый годовой социально-экономический эффект составляет 11,98 млн. руб., а годовой эколого-экономический ущерб снижается на 6,27 млн. руб.

Основные результаты и выводы

На основе разработанных теоретико-методологических и прикладных положений, методик и математических моделей появилась возможность решать важную научно-практическую задачу повышения уровня системной безопасности движения транспортных потоков на изолированных регулируемых перекрестках городских улиц.

В результате теоретических исследований определена совокупность признаков для классификации и идентификации регулируемых перекрестков. Разработана методология и методика классификации перекрестков, оборудованных светофорной сигнализацией, на основе многомерного статистического кластерного анализа, а именно иерархического агломеративного метода с построением дендрограммы классификации и метода k-средних.

На основе многомерного статистического дискриминантного анализа разработана методика идентификации регулируемых перекрестков дорог и построены классифицирующие функции, позволяющие определить принадлежность вновь проектируемого регулируемого перекрестка или перекрестка, на котором требуется введение светофорной сигнализации, к одному из уже известных классов.

На базе теории планирования эксперимента сформулированы методические и практические основы исследования с помощью имитационного моделирования процессов регулирования светофорной сигнализацией транспортных потоков на перекрестках автодорог.

С помощью имитационного моделирования и множественного регрессионного анализа для каждого подхода к изолированному регулируемому перекрестку установлены зависимости транспортной задержки от длительности цикла светофорного регулирования, доли горения зеленого сигнала светофора, интенсивности движения транспортных средств и доли левоповоротного движения. Величины транспортных задержек, полученные по регрессионным моделям, отличаются от значений, рассчитанных по формуле Вебстера в среднем на 17 %.

Разработана методика определения длительности цикла светофорного регулирования и распределения разрешающих сигналов в пределах цикла, позволяющая обеспечить минимизацию суммарной транспортной задержки и повысить эффективность регулирования движения транспортных потоков на перекрестках автодорог.

Научная, практическая и экономическая значимость результатов подтверждается их внедрением при разработке мероприятий по повышению БДД и в учебном процессе Липецкого ГТУ. В частности, использование научных результатов на 14 регулируемых перекрестках г. Липецка позволило в соответствии со справкой о внедрении увеличить точность расчетов режимов работы светофорной сигнализации на 13 %, уменьшить суммарную транспортную задержку на 16 %, снизить массу выбросов вредных веществ на 12 % и повысить уровень БДД на этих перекрестках.

загрузка...