城市道路中交通运输新改革管理模式应用

　　在新科技发展时代中，交通管理的新战略方式有哪些呢，我们应该从什么地方来加强对交通科技管理的新应用呢?本文是一篇交通运输论文。我们也知道现在运输是人和物借助交通工具的载运，产生有目的的空间位移，邮电则是邮政和电信的总称。交通运输是经济发展的基本需要和先决条件，现代社会的生存基础和文明标志，社会经济的基础设施和重要纽带，现代工业的先驱和国民经济的先行部门，资源配置和宏观调控的重要工具，国土开发、城市和经济布局形成的重要因素，对促进社会分工、大工业发展和规模经济的形成，巩固国家的政治统一和加强国防建设，扩大国际经贸合作和人员往来发挥重要作用。总之，交通运输具有重要的经济、社会、政治和国防意义。

　　摘要：传统的排队论单纯使用需求量和通行能力关系推算排队长度，因而估算结果与实际出入很大。本文结合车辆波动理论，Greenshields流—密模型考虑上游路口信号灯的影响并运用车流波动理论分析构建车流波动排队模型，主要体现了一个稳定的交通流受突发交通事故的变化情况。

　　关键词：交通事故,交通运输管理,交通论文投稿格式

　　现代城市道路交通系统在社会经济活动中发挥着关键的作用，研究交通事故占道对城市道路通行能力的影响对实际交通有着重要的指导意义。道路通行能力是指道路上某一点，某一车道或某一断面处，单位时间内可能通过的最大交通实体(车辆或行人)数，它分为设计通行能力(基本通行能)，实际通行能力。

　　论文网推荐：《交通运输工程学报》，《交通运输工程学报》2001年创刊，是由国家新闻出版署和国家科技部批准，国家教育部主管，长安大学主办，国务院学位委员会交通运输工程学科评议组、西南交通大学与东南大学共同协办，为交通运输工程一级学科服务的学术性期刊。两院院士、西南交通大学沈志云教授任名誉主任委员，国务院学位委员会交通运输工程学科评议组召集人、东南大学邓学钧教授任主任委员，长安大学陈荫三教授任主编。

　　考虑传统的排队论忽略了车头间距和车流波动的影响而导致和实际出人较大[3]。本文取对F造成主要影响的指标对统计数据进行逐步回归分析，剔除掉对F影响较小的指标。因此采用车流波动理论推导出估算排队长度的公式，定量的给出排队长度与这三个变量的关系。

　　1 道路横断面实际通行能力影响的差异分析

　　将通行能力综合修正系数定义为F，考虑引起事故车辆所占车道不同，本文考虑分别对两份统计数据分别进行逐步回归分析，剔除掉对F影响较小的指标，从而得出两种情况下对F造成主要影响，即引起横断面实际通行能力差异的主要因素。

　　2 基于车流波动理论的排队长度模型建立

　　结合事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量三个变量，建立数学模型分析三个变量与发生交通事故的路段的关系，此外还要充分考虑上游车流量的不同相位下的变化情况。具体步骤如下：

　　①分析车辆波动理论在交通事故发生的情况下的具体应用;

　　②利用车辆波动理论推导出交通事故所影响的路段的排队长度的公式。

　　2.1 车流波动模型的建立

　　由车流波动理论，交通流动模型，速度-密度线性关系模型可以推导出波速与密度的关系：

　　W1，2=Vf

　　1-

　　2.2 事故发生后排队长的推导

　　为简化问题，本文所讨论的路段是指快速路的基本区段，即为不受进出匝道交通的合流、分流及交织影响的路段，同时假设上游的交通需求在固定的相位内是不变的。事故发生后在快速路上形成瓶颈点(即事故所处的横断面，本文之后统称瓶颈点)，分以下两种情况讨论：

　　①当q1　　②当q1>s1，到达车流在瓶颈点陆续减慢速度甚至停车造成排队。

　　本文采用Greenshields流一密模型，并规定需求流量ql属于高速低密的畅流态，而是s1属于低速高密的拥挤态。

　　综合多条件推导出交通事故所影响的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系式为：

　　y(s1，tA，q1)=0，q1　　-

　　，q1>s1，0?t　　[-h(

　　k)+h(k1)]·[(t-tA)·(tB-tA)]1/2

　　-h(k1)(t-tA)，q1>s1，0?t　　3 计算机数值模拟及仿真

　　在假设车流条件下事故不撤离来估算车辆排队长度达到一定距离所需要时间。可以结合模型三得出的函数关系，来计算排队所需时间。

　　3.1 基于车流波动理论的时间求解

　　为了对(0，tA)时间区间内路段上游的车流量q1与事故所处横断面实际通行能力的时间函数s1(t)进行比较，用MATALB作图发现路段上游的车流量q1始终大于事故所处横断面实际通行能力。

　　设定上游车辆的速度v1=50km/h，k=45.1823pcu/km

　　根据交通流动模型可知：k1===30pcu/km

　　则公式(X)化为y=0.192t，令y=1500得t=729.16s3.2 蒙特卡罗系统仿真排队验证

　　为简化模型，针对该方法作出以下假设：

　　①假设车辆来源不受上游信号灯变化，小区路口车辆影响;

　　②假设路段下游方向需求不变，路段上游车流量固定为1500pcu/h;

　　③假设事故发生时车辆初始排队长度为零，且事故持续不撤离。

　　考虑到同时关注车辆流入流出太过繁琐，可以简化模型，只考虑车辆的净流入。由问题一可知公共汽车、轿车比例w=0.5，上游入口流量λ=1500puc/h，事故点流出速度u=1250pcu/h，则上游路段净流入量：v=λ-u=250pcu/h;

　　本文假设上游入口大客车、轿车长度分别为随机变量L1，L2，由概率中的“3δ”的原则，其标准差为1/3，则大客车长度服从L1～N(4.5，1/9)，轿车长度服从L2～N(11，1/9)，

　　则随机产生一辆车型有：

　　L1==min([4.5+randn*(1/3)，5.5])

　　L2=min([11+randn*(1/3)，12])

　　其中randn是随机产生的一个服从标准正态分布的数。

　　3.3 蒙特卡罗系统仿真排队模型求解

　　MATLAB仿真结果如下：

　　输入模拟次数：1000

　　输入车道列数：3

　　净流入量：250

　　平均模拟排列时间：t=696.21s

　　由结果可知当车道数为3，经1000次模拟排队之后车辆排队长度达上游路口需要时间为694.692，与附件一所展示数据比较吻合，说明了模型的合理性。为达到模型的准确性，改变模拟次数，得到结果如表1所示。

　　[仿真次数\&2000次\&3000次\&4000次\&5000次\&6000次\&7000次\&排满时间\&695.692\&696.593\&696.762\&696.034\&696.046\&696.055\&]

　　由上表1可以看出，随着模拟次数的增加，排满时间变化趋于平稳。证明用蒙特卡罗系统模拟解决车流排队仿真问题是可行的。对比3.1节所得结果729.16s相差较小，由此证明车流波动模型的正确性。

　　4 结论

　　传统的排队论理论单纯使用需求量和通行能力关系推算排队长度，由于其未考虑车流波动的影响，从而使估算结果与实际出入很大。本文结合了车辆波动理论，Greenshields流一密模型考虑上游路口信号灯的影响构运用车流波动理论分析构建车流波动排队模型结论十分严谨。该理论主要体现了一个稳定的流体受突发阻碍的变化情况，可以做出应用方向的延伸入如公交站点交通拥挤理论分析，大货车混入对快速路车流的路况，会场突发事件疏散路径动态路段行程时间，堰塞湖的形成与解除等。

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文章名称： 城市道路中交通运输新改革管理模式应用

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