- предложена методика определения оптимального режима работы регулируемого перекрестка на основе математических подходов теории нелинейного программирования.

Объект исследования – изолированные регулируемые перекрестки городских улиц и транспортные потоки на них.

Теоретической и методологической основой исследования послужили научные труды по проблемам повышения социальной и экономической эффективности функционирования регулируемых перекрестков, снижения ДТП и уменьшения негативного воздействия автомобильного транспорта на окружающую среду, натурные исследования, методы многомерного статистического анализа, имитационного моделирования, системного анализа, теория планирования эксперимента и математические основы нелинейной оптимизации.

Научная новизна исследования заключается в разработке следующих теоретико-методологических и методических основ оптимизации светофорного регулирования движения транспортных потоков на изолированных перекрестках городских улиц, которые выносятся на защиту:

- методология и методика классификации регулируемых перекрестков городских улиц;

- теоретические положения и методика идентификации (определения принадлежности к известному классу) регулируемых перекрестков городских улиц;

- методика определения зависимости транспортной задержки на подходе к изолированному регулируемому перекрестку от интенсивности движения транспортных средств, длительности цикла светофорного регулирования, продолжительности горения зеленого сигнала светофора в цикле регулирования и доли левоповоротного движения;

- теоретико-методологический подход определения эффективного режима работы светофорного объекта на основе теории нелинейной оптимизации;

- установленные закономерности и полученные модели зависимостей величин удельных транспортных задержек на подходе для каждого класса регулируемых перекрестков от интенсивности движения транспортных потоков и доли горения зеленого сигнала светофора.

Практическая значимость. Разработанные в диссертации теоретико-методологические и практические положения, модели и методики составляют научную основу построения систем совершенствования механизмов управления БДД и могут быть использованы Государственной инспекцией безопасности дорожного движения на всех этапах разработки и реализации мероприятий по организации дорожного движения, выборе наиболее эффективных режимов работы светофорной сигнализации на изолированных перекрестках, а также организациями, занимающимися проектированием улично-дорожной сети городов. Предлагаемые методики, алгоритмы и программы позволяют разработать эффективные управленческие решения и пути повышения уровня системной безопасности транспортных потоков.

Реализация результатов работы. Теоретические, методологические и прикладные исследования использовались: при выполнении международного проекта «Решение экологических проблем на транспорте» совместно с Итальянским университетом г. Анконы; Управлением Государственной инспекции БДД УВД по Липецкой области; в учебном процессе на кафедре управления автотранспортом Липецкого ГТУ при изучении дисциплин «Технические средства организации дорожного движения», «Моделирование дорожного движения» и в дипломном проектировании.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследований доложены, обсуждены и одобрены на: Всероссийской научно-практической конференции «Развитие транспорта в регионах России: проблемы и перспективы» (Киров, 2007 г.); 10-й Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы экологии и экологической безопасности центрального Черноземья Российской Федерации» (Липецк, 2006 г.); ежегодных научно-технических конференциях в Липецком ГТУ (2006- 2007 гг.) и заседаниях кафедры управления автотранспортом Липецкого ГТУ (2006-2008 гг.).

Публикации. Основные теоретические положения и научно-практические результаты опубликованы в 7 печатных трудах, в том числе 1 публикация в издании, включенном в перечень ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов, списка литературы и приложений на 39 стр., содержит 165 стр. текста, 50 табл., 23 рис. Библиографический список включает 123 наименования.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы его цели и задачи, раскрываются научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе проведен анализ современных проблем транспортной планировки и застройки городов, применения имитационного моделирования в изучении дорожного движения, методов исследования изолированных регулируемых перекрестков и способов расчета светофорных цик-

лов и транспортных задержек на них.

Проведенный анализ существующих видов классификации перекрестков показал, что они имеют чисто формальное деление и не учитывают характерные особенности перекрестка: геометрию, характеристику зоны застройки перекрестка, остановочные пункты городского пассажирского транспорта, а также интенсивности движения пешеходного и транспортного потоков. В большинстве случаев класс транспортного узла определяется технической категорией образующих его городских улиц.

Основу исследования составили теоретические и практические труды в области регулирования и обеспечения БДД отечественных и зарубежных ученых, в числе которых М.Б. Афанасьев, Н.О. Брайловский, В.Е. Верейкин, М. Вол, А.А. Гаврилов, Д. Дрю, Ю.В. Завадский, В.В. Зырянов, Х. Иносэ, В.Т. Капитанов, Г.И. Клинковштейн, В.И. Коноплянко, В.Г. Кочерга, Ю.А. Кременец, А.Г. Романов, В.З. Русаков, Ю.А. Рябоконь, А.И. Рябчинский, В.В. Сильянов, А.П. Юров, R. Akcelik, M.J. Beckmann, D.R. McNeil, G.F. Newell, F.V. Webster и многие другие специалисты.

Следует отметить, что все существующие модели определения транспортных задержек имеют либо ограничения, либо не учитывают конкретные дорожные условия, либо требуют задания большого количества разнообразных параметров и коэффициентов, что приводит к ошибкам в расчетах и, как следствие, снижают их практическую значимость. Погрешность при вычислении транспортной задержки создает основу для неоптимальных режимов работы светофорной сигнализации, снижения уровня обслуживания и пропускной способности на перекрестках, увеличения выбросов вредных веществ в окружающую среду, времени проезда регулируемого перекрестка и для перерасхода топлива автомобилями.

Во второй главе разработаны теоретико-методологические подходы и методики анализа, классификации и идентификации (определения принадлежности к известному классу) регулируемых перекрестков городских улиц. Для проведения классификации регулируемых перекрестков предложена совокупность классификационных признаков: ширина полосы движения, число полос на подходе и на выходе, радиусы траектории поворота автомобиля, расстояние до торгового центра, емкость автомобильной стоянки у торгового центра, наличие остановок городского общественного транспорта, интенсивности движения пешеходного и транспортного потоков. Классификационные признаки измеряются натурными исследованиями и перед началом классификации подвергались процедуре нормировки. Все перекрестки разбиваются на два больших класса, отличающихся конструктивными особенностями: перекрестки-пересечения и перекрестки-примыкания, для каждого из которых классификация проводится отдельно.

В каждый класс попадают перекрестки, имеющие сходные классификационные признаки. Сходство или различие между классифицируемыми регулируемыми перекрестками устанавливается в зависимости от метрических расстояний между ними. В качестве метрики использовалось евклидово расстояние

- значение l-го классификационного признака соответственно для i-го и j-го регулируемого перекрестка.

Алгоритмом классификации выступает метод Уорда, предполагающий, что на первом шаге каждый класс состоит из одного регулируемого перекрестка. Первоначально объединяются два ближайших класса. Для них определяется среднее значение каждого классификационного признака и рассчитывается сумма квадратов отклонений

- количество перекрестков в k-м классе;

- количество признаков, характеризующих каждый перекресток;

- номер класса;

- среднее значение l-го признака в k-м классе.

. Метод Уорда приводит к образованию классов равных размеров с минимальной внутриклассовой вариацией.

Для подтверждения правильности разбиения n перекрестков, каждый из которых характеризуется m признаками, на k классов проводится классификация методом k-средних. Для начала процедуры классификации этим методом следует задать количество классов.

Для определения принадлежности вновь проектируемого регулируемого перекрестка к одному из уже известных классов применен дискриминантный анализ с определением ?-статистики Уилкса, которая служит критерием значимости при разделении переменных на классы. При определении принадлежности регулируемого перекрестка предполагается, что с помощью методики классификации все множество регулируемых перекрестков уже разбито на k классов.

построена математическая модель, которая адекватно описывает изучаемый процесс

- значение j-го классификационного признака.

наибольшее.

При проведении дискриминантного анализа и определении признаков, которые наилучшим образом разделяют классы между собой, кроме метода линейной дискриминации Фишера использованы два пошаговых метода:

- метод последовательного включения переменных;

- метод последовательного исключения переменных.

При методе последовательного включения переменных на каждом шаге просматриваются все классифицирующие переменные, и находится та из них, которая вносит наибольший вклад в различие между классами. Эта переменная включается на данном шаге, и происходит переход к следующему шагу. При методе последовательного исключения переменных из модели, сначала все переменные включаются, а затем на каждом шаге устраняются те из них, которые вносят наименьший вклад. В качестве результата успешного анализа сохраняются те переменные, чей вклад в дискриминацию больше остальных. Проверка значимости изменения ?-статистики Уилкса при включении (исключении) переменной проводилась при помощи F-критериев. Переменная не включается (исключается) в дискриминантную модель, если ее значение меньше критического, определяемого по таблицам распределения Фишера.

Для определения достоверности дискриминантного анализа с использованием классифицирующих функций определяются вероятности отнесения каждого перекрестка к k-му классу. Опытные вероятности определяются следующим образом