智能运输系统课设

西南交通大学智能运输系统课程设计VMS可变信息板对交通系统的影响分析姓名：班级：交通运输1班学号：指导教师：郑芳芳2016年5月6一．文献回顾ATIS(AutomaticTerminalInformationSystem,简称ATIS）自动终端情报服务是在繁忙的场所自动连续播放的信息服务，通常在一个单独的无线电频率上进行广播，包括主要的与飞行相关的信息，如天气、可用跑道、气压及高度表拨正值等信息。飞行员通常在和管制员等单位建立联系前收听通播，了解相关情况以减少管制员的工作量及避免频道拥挤。正常情况下通播每小时更新一次，天气变化迅速时也可随时更新，依次以字母代码A,B,C...Z表示，按照ICAO公布的标准字母解释法判读。现逐渐被利用在智能道路交通领域。VMS(VariableMessageSigns)标示可变信息交通标志，在高速公路控制以及交通流诱导等方面应用非常广泛。VMS的功能是通过文本、图像、数字等合成信号提供道路几何信息，路面路况信息，路段交通信息和社会公众服务信息等各种信息，以利于驾驶员调整其驾驶行为，达到缓解交通堵塞、减少交通事故提高高速公路路网通行能力的目的。VMS同时具有交通标志和动态显示的特点，与静态交通标志一起构成了系统化的交通标志信息系统，为交通的有序安全畅通服务。VMS得以广泛运用，一方面是由于管理部门对于交通管理的需要；另一方面是由于出行者对交通信息的需求水平不断提高，驾驶员希望能够通过VMS获取更多的路况信息。VMS是目前国内外被广泛应用的ITS技术之一。二．评价指标计算评价指标：系统性能总延误总排队长度1.排队和行程时间计算模型)()()([)()(NtCtPTtQttNttjjfreejjjj瞬时行程时间：)()()(tCtNTttTjjfreejinstj预测的行程时间：2.路径流量由路径选择比率jY确定3.路径选择比率由出行路径不受限制的出行者的习惯性选择参数β0和对交通信息的敏感性β，以及其他出行者（出行路径受限）的“缺省选择率”决定在对此系统进行评价时，选定平均延误，平均性能，总延误，总排队长度四个评价指标，根据各个指标相关定义给出其计算公式如下：交通性能(=交通量×出行距离之和)拥挤程度(=时间×排队长度之和)延误(=瞬时行程时间–自由流行程时间)延误变动性（可变性）1.平均延误：2.平均性能：3.总延误：4.总排队长度：(t)Dtoti(t)Ptoti1(t)(t)Di1(t)2(t)552rrjjQttQt0expexp01nccaptivesncncjjjncinstinstjkjncjkjtptpttTtTtortTtTtexpfreejjfreejjfreejjNtTTtTCtT符号说明：Dtot：总延误h总的交通需求量i(t)经历的延误i(t)：交通需求(veh/h)Ptot：总的系统性能交通需求x路径长度(分别为30km和27km）D1(t)：由于车辆排队导致路径1的延误(h)D2(t)：由于车辆排队导致路径2的延误(h)r1(t)：路径1的排队车辆数r2(t)：路径2的排队车辆数三．评价结果计算1、瞬时交通信息和预测交通信息当提供瞬时交通信息时，此系统进行反馈控制（是否进行反馈控制值取1）。当提供预测交通信息时，此系统进行预测控制（是否进行反馈控制值取0）。控制其他变量不变的情况下。各参数如下：0,6060,1001(t)(t)0.81(t)100,200(0.71(t)i)(0.051(t)t)200,300i100300,5520.1iiCiCCCvehxkmNamesuixi固定参数:surnacedaiTT1：路径1自由流时间18minsStudentID20132565TT2：路径2自由流时间16minsCode215L1：路径1长度30km基础交通流量(i)2150L2：路径2长度27km外部交通需求量(p1)2457车辆长度5m外部交通需求量(p2)3308缺省路径选择比率58%路径1通行能力5160实际事件持续时间长度20mins路径2通行能力51602、结合各评价指标计算公式，对数据进行计算得出各评价指标：β=0.05β=1指标输出输出输出输出平均延误0.4830.480平均延误0.5352.485平均性能28.75428.760平均性能28.75828.687总延误228.242228.807总延误226.5581117.676总排队长度37.70937.803总排队长度28.894142.544是否反馈控制？01是否反馈控制？01在对提供瞬时交通信息和预测交通信息进行分析评价时，我们用控制变量的方式对不同灵敏度取值进行抽取试验，得出敏感性接近零时是否进行反馈控制对各项评价指标不会产生影响。而敏感性取最大值1时是否进行反馈控制对其中的三个评价指标有很大影响。我们初步假设随着敏感性的增加是否进行反馈控制对评价指标逐渐增大。通过多次计算得出的数据显示证明了我们最初的结论，这里我们选取比较有代表性的两组敏感性对应下是否进行反馈控制所得的评价指标值见上表。从表中数据可以看出当敏感性β=0.05，时，进行反馈控制与预测控制得出的各项评价指标值基本不会变化，各项指标在敏感性较小的情况下趋于稳定状态。当敏感性β=1时可以看出平均性能这一评价指标总体趋于稳定。而总排队长度、总延误、平均延误这三项评价指标在进行反馈控制时的数值远远大于进行预测控制时的值，表示平均延误、总排队长度、总延误在灵敏度较大的情况下受是否反馈控制的影响非常显著。根据多次重复计算最后得出结论：系统的平均性能受反馈控制与预测控制的影响较小，基本趋于稳定状态。而平均延误、总延误、总排队长度这三项评价指标在敏感性较大时受反馈控制与预测控制影响较大；在敏感性较小时受反馈控制和预测控制得影响较小。当敏感性较小时，驾驶员接到VMS提供的交通信息时，此时不管是否进行反馈控制对驾驶员的影响较小，驾驶员会一如既往的选择已经选择的路径，不会被信息左右。当敏感性较大时，在进行反馈控制过程中，驾驶员接到VMS提供的交通信息他会根据此来选择路径，若所有驾驶员都这样，则信息会较大程度左右交通流，对道路产生更大的拥堵，在不进行反馈控制时则不会影响交通状况。四．评价结果分析1.在不同敏感性情况下，系统评价指标变化。在分析不同敏感性情况下系统各个评价指标的变化规律时，我们采用单一变量的方式首先对交通事件，是否反馈等变量进行控制，只改变敏感性的数值，观察各个评价指标的变化。在带入大量数据的观测试验中，我们通过计算出的数据观察到在没有交通事件时，不进行反馈的情况下，β对各个评价指标的影响成指数变化趋势，在β在0—0.1变化时各项指标变化显著，而在0.1—1变化时各项指标变化相对较小。在没有交通事件、进行反馈控制时，各项指标随β变化比较明显。因此我们分别选取β=0、β=0.05、β=1这三组比较有代表性的敏感度进行举例分析。通过相关数据在Excel表格中绘制出排队长度、延误、性能变化如下图所示：1.1当没有交通事故，不进行反馈控制时：1.1.1对β=0、β=0.05、β=1的排队长度变化图分析β=0β=0.05β=1根据上图可知：β=0时，路径一和路径二的排队长度有较大差别，其中路径二的排队延续时间远大于路径一的时间，且排队排队长度的最大值也大于路径一；当β=0.05时，路径一和路径二的排队长度曲线趋于重合，路径二的排队长度最大值和排队延续时间略大于路径一；当β=1时，路径一的排队长度最大值和排队延续时间与路径二相等。1.1.2对β=0、β=0.05、β=1所对应的延误变化图分析β=0β=0.05β=1由根据上图可知延误与排队长度呈现出相同的变化规律：β=0时，路径一和路径二的延误有较大差别，其中路径二的延误持续时间远大于路径一的时间，且排队延误时间的最大值也大于路径一；当β=0.05时，路径一和路径二的延误曲线趋于重合，路径二的延误时间最大值和延误持续时间略大于路径一；当β=1时，路径一的延误时间最大值和延误持续时间与路径二相等。1.1.3对β=0、β=0.05、β=1所对应系统交通需求量变化图分析β=0β=0.05β=1根据上图所反映的信息，系统交通需求量在敏感度变化的情况下不随之一起变动，整体趋势没有发生变动，表明敏感度对系统交通需求量不产生实质影响。1.2当没有交通事故，进行反馈控制时1.2.1对β=0、β=0.05、β=1所对应系统排队长度变化图分析β=0β=0.05β=1根据上图可知：当β=0时，路径一和路径二排队长度的变化随时间呈线性变化趋势，且路径二的排队延续时间远大于路径一的时间，且排队排队长度的最大值也大于路径一；当β=0.05时，路径一继续呈线性变化趋势，而路径二在后半部分则不呈线性变化，路径一和路径二的排队延续时间趋于重合，路径一的排队长度最大值略大于路径二；当β=1时，路径一和路径二的排队长度波动变化，排队长度延续时间趋于相等，但是路径二的排队长度最大值比路径一大得多，且两路径波峰波谷交错相对。1.2.2对β=0、β=0.05、β=1所对应系统延误变化图分析β=0β=0.05β=1由上图可以看出，路径一和路径二延误随时间的变化趋势与排队长度变化规律基本一致。当β=0时，路径一和路径二延误的变化随时间呈线性变化趋势，且路径二的延误持续时间远大于路径一的时间，且延误的最大值也大于路径一；当β=0.05时，路径一继续呈线性变化趋势，而路径二在后半部分则不呈线性变化，路径一和路径二的延误持续时间趋于重合，路径一的延误最大值略大于路径二；当β=1时，路径一和路径二的延误波动变化，延误延续时间趋于相等，但是路径二的延误最大值比路径一大得多，且两路径波峰波谷交错相对。1.2.3对β=0、β=0.05、β=1所对应系统交通需求量变化图分析β=0β=0.05β=1由上图可以看出，在β较小时，β的变化对系统交通需求量的变化影响较小，几乎可以忽略不计。当β趋近于1时β的变化对系统性能的变化有颠覆性影响。1.3根据β的不同取值列出各项评价指标的数值于下表：是否反馈控制？β平均延误平均性能总延误总排队长度00.000.53628.740265.36243.8420.050.48328.754228.24237.7091.000.53528.758226.55828.89410.000.53628.740265.36243.8420.050.48028.760228.80737.8031.002.48528.6871117.676142.544由上表的数据可以看出：当不进行反馈控制时，敏感性越低系统总延误和总排队长度越大。但是变化范围均在可控范围内，而平均延误，平均性能均变化不大。当进行反馈控制时。系统平均性能随敏感性的变化不明显，平均延误、总延误、排队长度这三项指标随着敏感性β的变化而有较大的变化。在敏感性β=1时，总延误、排队长度，出现最大值，此时对道路系统产生较大的影响，很不利于道路的有序通畅。在不进行反馈控制时，敏感性的不同对各项评价指标虽然有影响，但是影响均不是很大，此时信息对驾驶员选择路径的影响不大，对两条路径的交通量影响也不大。当进行反馈控制时，各项评价指标随着敏感度的变化有着较大的变化，当敏感性较大时，驾驶员接收到VMS提供的交通信息时，他们能对前一刻的两路径上交通参数进行了解判断，因此此时VMS提供的交通信息会左右驾驶员对路径的原则，若所以驾驶员都按照VMS提供的交通信息进行判断，则会造成两条路径的交通参数呈较大波动变化，会出现不同时刻两路径交通量严重不均衡的现象，严重影响系统的流量，很不利于人们的出行。2.正常交通状况与交通事件发生情况下在研究正常交通状况与交通事件发生的情况下VMS系统提供的交通信息对道路各个评价指标的影响程度时，通过多次变换敏