北京市快速路入口匝道控制仿真研究

孫 煦， 林 坤

(北京建筑大學(xué) 土木與交通工程學(xué)院， 北京 100044)

收稿日期：2020-05-23

基金項(xiàng)目：中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2018M641169)；教育部人文社科基金青年項(xiàng)目(19YJC630148)

第一作者簡(jiǎn)介：孫煦(1988—)，女，講師，博士，研究方向：交通規(guī)劃與管理、智能交通與城市交通管理.

隨著北京市經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，即使采取了搖號(hào)、限號(hào)等交通管理措施，北京市交通供給不平衡的現(xiàn)象依舊在不斷加劇. 為了提高城市交通的服務(wù)水平，北京市增加了對(duì)于交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，如北京市的快速路工程和軌道工程. 快速路屬于等級(jí)高的城市道路，具有連續(xù)快速、大容量和汽車專用等特點(diǎn). 通過(guò)快速路出行是一種高效的出行方式，而伴隨著城市內(nèi)部道路越來(lái)越擁堵的情況發(fā)生，出行者為尋求更加便捷、快速和舒適的出行方式，導(dǎo)致快速路對(duì)于出行者的吸引力在不斷增加，從而造成快速路通行不暢和交通擁擠的現(xiàn)象急劇增多，而且當(dāng)處于快速路(環(huán)線)與普通道路交匯路段和相鄰路段時(shí)，該區(qū)域的交通堵塞和交通事故數(shù)量會(huì)大幅增加，這樣不僅影響主路車流的正常通行，還會(huì)影響輔路車輛進(jìn)入快速路，因此這樣的狀況亟須有效的交通控制方法對(duì)其進(jìn)行改善.

經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究和實(shí)際工程的分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在城市快速路的入口匝道進(jìn)行優(yōu)化控制，加強(qiáng)車輛進(jìn)入快速路的管理，能大大減少城市快速路的堵塞現(xiàn)象，是一種高效、便捷的交通控制形式. 匝道控制主要通過(guò)調(diào)節(jié)車輛進(jìn)入快速路的時(shí)空分布和交通總量，在充分利用資源的前提下疏導(dǎo)交通流量，從而減少甚至避免快速路主干線的交通堵塞.

由于入口匝道控制是對(duì)主線交通和入口匝道的交通進(jìn)行調(diào)節(jié)，因此實(shí)際道路的交通條件、環(huán)境條件和道路條件決定了方案的可行性和適用性，并且各種入口匝道的控制方法應(yīng)用范圍不同，導(dǎo)致應(yīng)用效果也有差異，因此在方案實(shí)施前需要對(duì)各控制方式進(jìn)行綜合比較，了解方案實(shí)施的效果、適用對(duì)象和負(fù)面影響. 近年來(lái)交通仿真技術(shù)迅速發(fā)展，為入口匝道控制算法的測(cè)試提供了良好手段.

入口匝道控制方法按照控制策略的不同可基本分為定時(shí)控制和感應(yīng)控制. 定時(shí)控制主要是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)設(shè)定控制方案，是一種常用的控制方法. 而在感應(yīng)控制中，Alinea控制則是基于反饋控制理論的感應(yīng)控制算法，該方法通過(guò)調(diào)節(jié)主路下游的占有率來(lái)實(shí)現(xiàn)交通量最大的目的. 在此基礎(chǔ)之上， New-Control控制算法則增加了對(duì)于上下游車流量差值的考慮，是在Alinea控制算法上進(jìn)行改進(jìn)的反饋控制方法. 此外匝道控制方法中還有Mixed-Control控制方法、占有率控制和需求- 容量控制等改進(jìn)方法. 本文主要探究各算法的應(yīng)用效果，因此選取一種具有代表性的定時(shí)控制和感應(yīng)控制方法，并在此基礎(chǔ)上對(duì)感應(yīng)控制的優(yōu)化方案進(jìn)行深入的同向?qū)Ρ妊芯?，因此選取定時(shí)控制、Aliriea控制和New-Control控制方法進(jìn)行分析.

本文選取了北京市阜成門(mén)橋處的路段進(jìn)行重點(diǎn)分析和研究，根據(jù)實(shí)際路況信息對(duì)主要的入口匝道進(jìn)行控制，并借助微觀交通仿真軟件VISSIM建立實(shí)際道路的模型，在模型中應(yīng)用了3種不同的匝道控制算法(定時(shí)控制算法、Alinea控制算法和New-Control控制算法)，根據(jù)仿真數(shù)據(jù)的結(jié)果分析對(duì)控制算法在具體匝道上的適用范圍、模型參數(shù)的求解、實(shí)施效果和不利影響等方面進(jìn)行綜合解析，提高實(shí)際應(yīng)用的優(yōu)化效果.

1 入口匝道控制分析

1.1 入口匝道控制的原理及特點(diǎn)

城市快速路入口匝道控制是通過(guò)信號(hào)燈的引導(dǎo)功能來(lái)控制和調(diào)節(jié)由輔路進(jìn)入主路的交通流量，提高快速路服務(wù)水平的控制方法. 其基本原理是通過(guò)平衡車輛進(jìn)出快速路的總流量,使快速路內(nèi)的車輛數(shù)不超過(guò)它本身的容量，保持道路車輛密度水平，從而保證快速路能為出行者提供高質(zhì)量的服務(wù)水平并處于最佳狀態(tài)，保持主線順暢. 因此，匝道控制必須要引導(dǎo)車輛在入口匝道處排隊(duì)等待，通過(guò)允許后才能進(jìn)入主路.

1.2 入口匝道控制的相關(guān)研究

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)高速道路入口匝道控制進(jìn)行了深入研究. 入口匝道的控制算法主要分成定時(shí)控制和感應(yīng)控制2種. 在定時(shí)控制方面，WATTLEWORTH[1]提出了多匝道定時(shí)調(diào)節(jié)算法，在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)統(tǒng)籌考慮多個(gè)匝道的調(diào)節(jié)率，保持匝道流入量維持在穩(wěn)定水平. PAPAGEORGIOU等[2-3]基于快速路動(dòng)態(tài)交通模型的靜態(tài)(準(zhǔn)動(dòng)態(tài))調(diào)節(jié)方法，考慮了入口匝道流量變化及其在下游引起擾動(dòng)的時(shí)間滯后影響因素并進(jìn)行了分析.

感應(yīng)控制方面的研究主要包括控制方法分析和優(yōu)化模型構(gòu)建. 在控制方法分析方面， PAPAMICHAIL等[4]提出在單匝道控制中具有代表性的Alinea控制算法與動(dòng)態(tài)最優(yōu)控制的離散化宏觀交通流模型. 劉平[5]、陳德望等[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了入口匝道協(xié)調(diào)控制算法，仿真結(jié)果表明其在抑制交通流密度波動(dòng)、緩解交通堵塞與入口排隊(duì)長(zhǎng)等方面優(yōu)于Alinea控制. 趙明[7]、侯忠生等[8]提出了通過(guò)迭代學(xué)習(xí)對(duì)入口匝道控制的算法進(jìn)行優(yōu)化，提出自適應(yīng)入口匝道算法，該方法考慮了交通流的循環(huán)特性，提高了控制方案的效果. 林尚偉[9]、徐堃[10]和周浩等[11]則給出了基于可變限速控制與入口匝道控制的聯(lián)合控制策略，可有效解決高速公路主線合流區(qū)交通擁擠與入口匝道排隊(duì)溢出的問(wèn)題. 涂輝招等[12]借助交通風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，基于定量分層模型提出多匝道協(xié)調(diào)控制次序的方法，探究各分區(qū)匝道的優(yōu)先控制次序，保持匝道車流通行順暢.

此外，在感應(yīng)控制的優(yōu)化模型方面國(guó)內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了大量研究. MENG等[13]考慮了高速公路中各入口匝道的平均行程延誤，提出了匝道延誤的優(yōu)化模型. 為提高快速路多入口匝道的運(yùn)行效率，實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制，龐明寶等[14]基于元胞傳輸模型構(gòu)建了城市快速路節(jié)點(diǎn)耦合的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)模型，陳峰等[15]則建立了多入口匝道協(xié)調(diào)控制模型. 鄒祥莉等[16]基于S模型預(yù)測(cè)控制和分層遞階結(jié)構(gòu)，提出基于城市快速路多匝道入口協(xié)同控制的模型. 左康等[17]建立符合我國(guó)快速路匝道匯入?yún)^(qū)的駕駛行為模型. 此外，羅孝羚[18]、呂強(qiáng)華[19]、保麗霞等[20]分別構(gòu)建了分階段的控制優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)快速路入口匝道的分段式協(xié)調(diào)控制.

上述研究表明，入口匝道控制是一種高效、便捷的控制方式，能夠快速有效地減少快速路堵塞現(xiàn)象的發(fā)生，有利于快速路中的車輛保持較高的行駛速度，提高道路利用率. 在實(shí)際的交通環(huán)境中，通過(guò)方案調(diào)節(jié)，不僅能讓快速路保持正常運(yùn)作、最大化交通流量，還能提高道路服務(wù)水平、縮短出行時(shí)間及降低事故發(fā)生率.

2 入口匝道控制算法

2.1 算法綜述

根據(jù)入口匝道控制能否對(duì)實(shí)時(shí)的交通狀況進(jìn)行反應(yīng)，可以把入口匝道的控制分為定時(shí)控制和感應(yīng)控制. 定時(shí)控制是研究人員依據(jù)匝道檢測(cè)的歷史車輛數(shù)據(jù)，對(duì)信號(hào)燈的控制方案進(jìn)行配時(shí)，因此匝道控制在某一段時(shí)間的運(yùn)行是固定的. 感應(yīng)控制是指控制方案是根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)到的交通數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行信號(hào)配時(shí)，通過(guò)檢測(cè)交通狀況進(jìn)行調(diào)整的控制方法. 現(xiàn)行的入口匝道感應(yīng)控制方法主要包括交通通行能力- 需求控制、占有率控制和定時(shí)信息反饋控制[15]46-50.

本文主要采用定時(shí)控制算法、Alinea控制算法和New-Control控制算法3種控制策略來(lái)進(jìn)行應(yīng)用，這3種控制方法的數(shù)學(xué)描述如下.

2.2 定時(shí)控制算法

定時(shí)控制是一種靜態(tài)控制方法. 通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析或者采取某一通用的信號(hào)配時(shí)方案對(duì)入口匝道的車流量進(jìn)行調(diào)節(jié). 該方法操作簡(jiǎn)單，工程造價(jià)低且后續(xù)維護(hù)容易，缺點(diǎn)是不能對(duì)交通流狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，配時(shí)方案經(jīng)過(guò)一段時(shí)間就要進(jìn)行更改才能保持高效狀態(tài).

入口匝道僅有主路和輔路的交匯，因此，采用單點(diǎn)信號(hào)控制. 匝道定時(shí)信號(hào)控制一般選用紅、綠2種燈色進(jìn)行車流引導(dǎo)，在綠燈時(shí)間內(nèi)允許該方向的車輛匯入主路. 定時(shí)控制的配時(shí)方案計(jì)算式為[21]：

(1)

式中：C為周期時(shí)長(zhǎng)；n為匝道車道數(shù)，一般取1或2；m為每個(gè)信號(hào)周期內(nèi)每條車道放行車輛數(shù)，一般取1或2；r為匝道調(diào)節(jié)率,即單位時(shí)間匝道匯入主線的流量，單位為pcu/h.

在確定整個(gè)信號(hào)控制周期后，根據(jù)道路車流組成以及單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)道路的主路以及輔路車流量來(lái)確定信號(hào)周期的綠燈時(shí)間，而紅燈時(shí)長(zhǎng)則為周期剩余時(shí)間.

2.3 Alinea控制算法

Alinea控制算法是基于經(jīng)典閉環(huán)反饋控制的匝道控制策略，由PAPAGEORGIOU在1991年提出[2]1320，是現(xiàn)行的一種極具典型性的占有率控制方法. 該算法通過(guò)在主路上入口匝道的下游位置設(shè)置一個(gè)感應(yīng)線圈，通過(guò)感應(yīng)檢測(cè)器的車輛檢測(cè)結(jié)果來(lái)調(diào)節(jié)匝道的控制方案，讓匝道下游主路的占有率盡可能處于理想狀態(tài). 其基本的數(shù)學(xué)模型為：

r(k)=r(k-1)+Kr[Od-Oout(k-1)]

(2)

式中：r(k)為當(dāng)前周期的控制方案的函數(shù)；r(k-1)是上一周期控制方案的函數(shù)；Kr為調(diào)節(jié)參數(shù)， 一般取70 pcu/h；Od為所研究路段的期望占有率，通常稍低于達(dá)到通行能力狀態(tài)下的路段關(guān)鍵占有率值；Oout(k-1)為前一個(gè)運(yùn)行周期檢測(cè)到的占有率值.

2.4 New-Control控制算法

New-Control控制算法是由PUSHKIN和KUMAR提出的，也屬于一種反饋控制方法，基本原理和Alinea控制算法類似. 該算法考慮了快速路上下游的流量之差和快速路下游占有率，其控制目標(biāo)為期望匝道下游主線占有率趨近于臨界占有率[22].

New-Control控制算法匝道調(diào)節(jié)率u(k)計(jì)算式為：

u(k)=-K[Odown(k)-Oc]+ [Qdown(k)-Qup(k)]

(3)

式中：K為模型參數(shù)，依據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)擬合獲得，單位為pcu/h；Oc為匝道下游主線期望的占有率(或臨界占有率)；Oup(k)和Odown(k)分別為匝道上流和下流主線的流量.

3 實(shí)例數(shù)據(jù)分析

3.1 概況

本次研究所選取的對(duì)象為北京市西二環(huán)阜成門(mén)橋處的路段，道路示意圖如圖1所示.

該道路南邊為連接著商業(yè)中心和金融中心的復(fù)興門(mén)要道，北邊則連接著重要的城市交通樞紐——西直門(mén)橋，同時(shí)連接著阜成門(mén)周圍的商業(yè)地區(qū)，而且入口匝道的上游交叉口連接著東西方向的城市主干道. 由于特殊的區(qū)域因素，因此該地區(qū)有大量的車輛需要通過(guò)該入口匝道進(jìn)入快速路主路，但是快速路主路在該路段具有較大的自身交通量，導(dǎo)致車輛在該入口匝道進(jìn)行合流時(shí)容易產(chǎn)生交通擁堵現(xiàn)象，對(duì)城市快速路和主干路的運(yùn)行都帶來(lái)了不利影響，因此本文選取該路段作為研究對(duì)象.

3.2 交通特征分析

阜成門(mén)南大街上的匝道位于阜成門(mén)南大街與金融街交叉口的北出口，入口匝道落地點(diǎn)距離上游交叉口230 m，匝道長(zhǎng)145 m，加速車道80 m，總長(zhǎng)為225 m. 入口匝道之前的快速路主線為單向三條車道，單車道寬3.75 m，道路車流匯合后由三車道變?yōu)樗能嚨?，其中道路最外?cè)車道的開(kāi)始部分為交織區(qū)，該區(qū)域的入口匝道由兩車道組成，靠近主路的車道直接匯入主路，道路外側(cè)的車道先進(jìn)入匝道交織區(qū)，然后逐漸變換車道進(jìn)入主路，最終與主路車輛匯合.

為了獲取該路段主線以及匝道的實(shí)際車流數(shù)據(jù)并進(jìn)行研究，本文通過(guò)在關(guān)鍵點(diǎn)設(shè)置車輛檢測(cè)器方式采集了匝道、主線上游和下游的24 h車流量，實(shí)測(cè)流量的檢測(cè)結(jié)果如圖2所示. 結(jié)果顯示，在調(diào)查時(shí)間內(nèi)，主線及匝道路段的交通流量分布趨勢(shì)基本一致，匝道路段的流量高峰時(shí)間及波動(dòng)趨勢(shì)與主路的變化趨勢(shì)相一致，整體路網(wǎng)在0：00—6：00處于低交通量的狀態(tài)，6：00—9：00車輛數(shù)快速增加，9：00—19：00車量數(shù)趨于穩(wěn)定，19：00之后數(shù)量緩慢減少. 道路車流整體分布較為穩(wěn)定，未發(fā)生造成道路流量異常變化的情況，符合研究的基本要求.

3.3 入口匝道控制方案相關(guān)參數(shù)確定

入口匝道定時(shí)控制在一個(gè)周期內(nèi)只允許有限的車輛進(jìn)行快速路. 在國(guó)外的實(shí)際應(yīng)用中，一條車道只允許一輛車進(jìn)入快速路，至多不超過(guò)兩輛，因此綜合考慮該地區(qū)的交通條件和道路條件后，決定在每一次周期的綠燈時(shí)間內(nèi)，采用一條車道允許通行兩輛車的方案. 該匝道由兩條車道組成,因此每周期允許通過(guò)4輛車，以1輛車平均占用2 s綠燈時(shí)間計(jì)，每周期需4 s綠燈時(shí)間，從而根據(jù)匝道的實(shí)際流量，確定其信號(hào)周期及紅燈時(shí)間.

Alinea控制算法的控制參數(shù)主要涉及入口匝道下游占有率檢測(cè)器布設(shè)的位置、占有率臨界值以及信號(hào)周期. 根據(jù)該地區(qū)最近一年在下游路段出現(xiàn)擁堵的次數(shù)和擁擠程度可以確定下游檢測(cè)器布設(shè)的位置，以確保能較準(zhǔn)確地反映匝道下游路段的交通允許狀況. 采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料后，對(duì)圖像進(jìn)行處理分析發(fā)現(xiàn)：在該路段，當(dāng)車輛處于入口匝道80～100 m時(shí)，容易造成道路擁堵的現(xiàn)象發(fā)生，即下游該點(diǎn)位置因?yàn)檐囕v大量駛?cè)肴菀自斐傻缆返亩氯?，是道路擁擠發(fā)生的重要節(jié)點(diǎn). 因此，在綜合考慮該路段的交通條件和環(huán)境條件后，為了更加全面和系統(tǒng)地掌握交通擁擠產(chǎn)生的全部過(guò)程，決定采用在距離入口匝道80 m處布設(shè)檢測(cè)器的方案.

根據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究和實(shí)際道路情況分析發(fā)現(xiàn)，一般主線斷面的關(guān)鍵占有率為20%～25%時(shí)能較好地反映在接近斷面通行能力時(shí)的流量，因此經(jīng)過(guò)綜合分析，本文擬采用占有率22%進(jìn)行研究分析.

而根據(jù)現(xiàn)有的研究發(fā)現(xiàn)，Alinea控制算法的信號(hào)周期通常取值一般少于60 s. 由于周期時(shí)間過(guò)長(zhǎng)不利于采集道路擁擠信息，周期時(shí)間過(guò)短則會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)數(shù)據(jù)的異常波動(dòng)，產(chǎn)生偶然誤差，考慮到該匝道流量較高，從減少匝道延誤和排隊(duì)長(zhǎng)度角度考慮不宜采用長(zhǎng)周期，綜合考慮取信號(hào)周期為40 s.

New-Control控制的基本控制參數(shù)與Alinea控制類似，因此相關(guān)參數(shù)的確定方法就不再重復(fù)說(shuō)明.

4 基于VISSIM仿真及結(jié)果分析

4.1 仿真模型建立

仿真模擬是進(jìn)行道路分析研究的重要手段，本文根據(jù)采集的道路信息，使用VISSIM軟件建立道路網(wǎng)模型、需求模型和規(guī)則模型. 此外，借助動(dòng)態(tài)控制編程(VAP)模塊對(duì)無(wú)控制、定時(shí)控制、動(dòng)態(tài)Alinea控制、New-Control控制等控制策略進(jìn)行應(yīng)用，通過(guò)仿真結(jié)果分析各種控制策略的優(yōu)化效果[23].

4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇

本文將主線和匝道作為研究對(duì)象構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，用于體現(xiàn)不同匝道控制方案對(duì)于路網(wǎng)的控制效果. 對(duì)于主線道路而言，通過(guò)主線車輛的平均車速和行程時(shí)間可用來(lái)反映主線的道路狀態(tài)，通過(guò)匝道車輛的車均延誤和最大排隊(duì)長(zhǎng)度等可以反映匝道路段車輛的運(yùn)行狀態(tài)，而為了反映整體路網(wǎng)的道路運(yùn)行情況，本文選取路網(wǎng)平均延時(shí)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，路網(wǎng)平均延時(shí)由路網(wǎng)中車輛在主線路段和匝道處的總延誤組成，因此能夠較好地反映交通網(wǎng)絡(luò)的整體情況. 本文擬采用上述指標(biāo)用于衡量各類匝道控制方案對(duì)于主線交通改善和匝道交通的影響.

4.3 仿真效果的分析評(píng)價(jià)

本文將3種控制策略分別應(yīng)用于同一個(gè)匝道進(jìn)行對(duì)比分析，并進(jìn)行5組的平行仿真以減少模擬誤差，取其結(jié)果的均值作為最終的評(píng)價(jià)結(jié)果，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集，對(duì)匝道延誤、匝道最大排隊(duì)長(zhǎng)度、主線平均車速等指標(biāo)進(jìn)行分析對(duì)比，對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表1.

由表1可知：從匝道平均延誤來(lái)看，無(wú)控制時(shí)匝道的平均延誤最短，采用Alinea控制方法后，匝道延誤增加了10.4%；考慮快速路上下游之差，采用New-Control控制方法后，匝道延誤增加9.9%，相較于Alinea控制效果更好；而定時(shí)控制方法帶來(lái)的延誤較大，為16.9%. 匝道的平均排隊(duì)長(zhǎng)度與匝道平均延誤變化趨勢(shì)相類似.

表1 各種匝道控制方案的仿真結(jié)果對(duì)比分析

從主線的平均速度來(lái)看，與無(wú)控制方法相比，采用定時(shí)控制、Alinea控制及New-Control控制使主線平均車速分別增加7.2%、28.4%、24.6%. 其中Alinea控制及New-Control控制對(duì)主線車速的改善效果顯著，但同時(shí)也增加了匝道排隊(duì)長(zhǎng)度和車輛延誤.

從路網(wǎng)的車輛平均延時(shí)來(lái)看，與無(wú)控制相比，3種方式均可以使車輛平均延時(shí)減小. 其中定時(shí)控制方法減小的幅度最小，僅為4.1%，而由于New-Control控制考慮了快速路上下游之差，這就影響了匝道的調(diào)節(jié)率，所以從整體上大大減少了路網(wǎng)車輛的延時(shí)，降幅達(dá)到19%. Alinea控制考慮了快速路下游交通流，從而大大減少了快速路的車輛延時(shí)，但未考慮匝道的排隊(duì)長(zhǎng)度，從而使匝道上車輛延時(shí)有所增加，因此減小幅度比New-Control控制要小，為12.9%.

從主線行程時(shí)間看，與無(wú)控制相比，其他3種控制方式均有所減少，但定時(shí)控制減少的相對(duì)較小，而Alinea控制減少的幅度最大，達(dá)到15%.

此外，還將不同時(shí)間段采集的交通流數(shù)據(jù)按時(shí)間序列進(jìn)行了模擬仿真. 仿真結(jié)果表明，當(dāng)?shù)缆诽幱诘徒煌鳡顟B(tài)時(shí)，3種控制方案均能在一定程度上提高主線車輛的通行效率，而且相對(duì)而言，當(dāng)?shù)缆方煌髁枯^低時(shí)，定時(shí)控制方案的優(yōu)化效果最好，其次是Alinea控制和New-Control控制方案. 而隨著道路交通流的增加，Alinea控制和New-Control控制則逐漸表現(xiàn)出更好的控制效果. 本文上述研究選取的案例路段屬于交通流量大、道路擁擠和延誤較為嚴(yán)重的區(qū)域，因此感應(yīng)控制中Alinea控制和New-Control控制方案對(duì)路網(wǎng)的優(yōu)化具有較大的提升，分析結(jié)果與最終的仿真結(jié)果相同.

5 結(jié)論

本文以北京市阜成門(mén)處的入口匝道為研究對(duì)象，通過(guò)微觀交通仿真軟件VISSIM模擬該路段的入口匝道交通狀況，對(duì)定時(shí)控制、Alinea控制和New-Control控制3種入口匝道控制算法的實(shí)施效果進(jìn)行了模擬仿真，并分析了各種算法的模型參數(shù). 基于研究可以得到以下結(jié)論：

1)在常規(guī)的匝道交通環(huán)境下，3種控制方式均對(duì)主線交通有一定改善作用，可減少擁擠的發(fā)生，但同時(shí)會(huì)增加匝道的排隊(duì)長(zhǎng)度，其中Alinea控制和New-Control控制算法對(duì)主線交通狀況的改善效果更為顯著.

2)當(dāng)?shù)缆方煌髁刻幱诓煌瑺顟B(tài)時(shí)，3種控制方案對(duì)于匝道的優(yōu)化效果會(huì)根據(jù)交通流的變化而發(fā)生改變.

3)當(dāng)匝道處于一定的交通條件和道路條件的情況下，道路交通流較低時(shí)，定時(shí)控制能為主線交通提供較好的優(yōu)化效果，而當(dāng)車流量較大時(shí)，感應(yīng)控制則能有更好的表現(xiàn).

因此，在實(shí)際工程的應(yīng)用中，可以依據(jù)路段流量的變化情況動(dòng)態(tài)調(diào)整相應(yīng)的匝道控制方案，例如，在早晚高峰的時(shí)間段內(nèi)，路段流量處于峰值，可以使用感應(yīng)控制對(duì)入口匝道進(jìn)行優(yōu)化，而在其他時(shí)段，當(dāng)交通流量較低或處于一個(gè)較平穩(wěn)的狀態(tài)時(shí)，可以考慮將控制方案調(diào)整為定時(shí)控制. 通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整控制方案，不僅能夠提升匝道控制效果，還能減少感應(yīng)設(shè)備的損耗，延長(zhǎng)設(shè)備使用時(shí)間.

本文選取的案例路段具有常規(guī)快速路匝道設(shè)計(jì)的基本特征，基于仿真的分析結(jié)果對(duì)匝道控制方法的研究具有一定的參考意義，可為相似交通環(huán)境和道路環(huán)境的匝道研究提供參考.