WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

вероятностные модели, использующие функцию принятия интервалов.

Поскольку регрессионные модели строятся отдельно для каждого типа перекрестков или перекрестка с заданными параметрами в данной работе были рассмотрены более универсальные модели, использующие функцию принятия интервалов.

В настоящее время в расчетах пропускной способности нерегулируемых и кольцевых пересечений применяются модели, строго соответствующие только определенным типам распределения интервалов в главном потоке.

В случае использования экспоненциального распределения плотность распределения интервалов в потоке f t имеет вид f t et, где - параметр распределения, авт./с; q 3600 ; q- интенсивность движения, авт./ч.

Единственное преимущество использования экспоненциального распределения – простота его применения, необходимо определить только один параметр – интенсивность движения q.

Несколько точнее транспортный поток описывает смещенное экспоненциальное распределение. Предполагается, что интервалы в потоке имеют величину более tm, но при этом подчиняются экспоненциальному распределению. Соответственно f t рассматривается как 0, если t tm, f t e ttm, если t tm, где - параметр распределения, q 1 tmq; tm - параметр смещения (величина минимального интервала в потоке), с.

В городских условия часто в потоке имеются пачки (например, влияет светофорное регулирование) и поэтому поток следует рассматривать состоящим из двух частей – связанной и свободной. В этой связи используется дихотомическое распределение, которое предложил R.J. Covan (распределение получило название Covan’s M3 ) 0, если t tm, f t (1) ttm, если t tm, e где – доля свободной части транспортного потока; - параметр распределения, определяемый формулой (3).

С целью использования распределения Кована (Covan’s M3) R.J. Troutbeck модифицировал модель оценки пропускной способности Таннера tc tc 36001 q e tm 3600 qpe tm p, (2) Qe t t f f 1 e 1 e где Qe – пропускная способность второстепенного направления на пересечении, авт./ч; – доля связанной части потока главного направления (доля транспортных средств в пачках); qp – интенсивность движения на главном направлении, авт./с; tc – критический интервал, с; – параметр распределения интервалов в главном потоке;

tm – минимальный интервал между транспортными средствами главного потока, с;

t – интервал следования из очереди второстепенного потока, с.

f Параметр уравнения (2) определятся как 1 qp qp. (3) 1 tmqp 1 tmqp Одновременно Troutbeck R.J. предложил скорректированную модель расчета задержки Адамса (Adams delay) dmin – средней задержки транспортных средств второстепенного потока при очень низкой его интенсивности:

tc tm е 1 tm 2tm 2tm.

d tc min Qе 2(tm ) В соответствии с приведенными выше выражениями средняя задержка второстепенного направления d (c) рассчитывается как 3600kx d dmin, 1 x где k dminQe 3600 – параметр уравнения средней задержки; x – коэффициент насыщения в заданный период времени (т.е. отношение интенсивности на входе к пропускной способности).

Для определения параметра предложены следующие формулы:

формула Таннера (J.C. Tanner) 1 tmqp ; (4) Аqp формула Брилона (W. Brilon) е (5), где A- параметр, определяемый экспериментально и имеющий значения от 6 до 9.

Специалистами (R. Akcelik, J.C.Tanner) отмечено, что при использовании формулы (4) значение параметра получается равным qp, но при этом сохраняется хорошее качество аппроксимации распределения интервалов в потоке, что подтвердилось и в настоящем исследовании.

В третьей главе представлены методики проведения обследований транспортных потоков и оценки критических интервалов и интервалов следования из очереди.

Основной целью проведения обследований явилось получение следующих характеристик потоков транспортных средств:

типы распределений интервалов в транспортных потоках при различных интенсивностях движения;

значения критических интервалов при выполнении различных маневров на пересечениях;

значения интервалов следования из очереди второстепенного направления движения.

Обследование производилось путем выполнения цифровой видеосъемки транспортных потоков главных и второстепенных направлений движения на перекрестках с последующей обработкой видеозаписей. При обработке данных видеосъемки использовались следующие программные продукты: Windows Movie Maker, Microsoft Excel, Matlab. В ходе обследования было изучено 11 нерегулируемых и 11 кольцевых пересечений.

Методы оценки значений критических интервалов и интервалов следования из очереди второстепенного направления рассматривали в своих работах В.Ф. Бабков, Е.М. Лобанов, В.В. Сильянов, Д.С. Мартяхин, A. Aburahma, R. Akcelik, D.J. Armitage, W. Brilon, M.J. Cassidy, R.J. Cowan, C.S. Fisk, A. Flannery, M. Grossmann, R.M. Kimber, M. Kyte, M. McDonald, W. Siegloch, T. Taekratok, R.J. Troutbeck, N. Wu и другие. Из различных предложенных методов в настоящем исследовании выбран метод линейной регрессии, который отличается простотой и позволяет получить одновременно критические интервалы tc и интервалы следования из очереди t.

f В четвертой главе приводятся результаты обработки данных обследований и сравнительная оценка нерегулируемых и компактных кольцевых пересечений.

В соответствии с полученными экспериментальными данными на 9 из 22 обследованных пересечений отмечалось связное движение, т.е. наличие пачек. Данные (табл. 3, рис. 1) показывают, что отрицательное экспоненциальное распределение наиболее плохо согласуется с эмпирическими распределениями.

Рис. 1. Примеры эмпирического и теоретических распределений интервалов. Кольцевая проезжая часть Ушаковской развязки (Иркутск): интенсивность движения – 1246 авт./ч; доля связанного потока =0,Рис. 2. Примеры эмпирического и дихотомического распределений интервалов. Кольцевая проезжая часть компактного кольцевого пересечения (Иркутск): интенсивность движения – 274 авт./ч; доля связанного потока =0,Анализ сходимости теоретических и наблюдаемых распределений позволил сделать следующие выводы (табл.3):

смещенное экспоненциальное распределение применимо только в случаях низкой интенсивности до 300 авт./ч при отсутствии влияния светофорных объектов;

при интенсивности движения более 300 авт./ч наилучшую аппроксимацию дает дихотомическое распределение (1) с параметром , рассчитываемым с применением формулы Брилона (5). При этом при случайном прибытии транспортных средств следует принимать A 2, а в случаях наличия пачек в потоке A (табл.4).

Таблица Оценка применимости теоретических распределений интервалов Значение критерия согласия Случайное поступление транспортных Частично связанный поток средств (наличие пачек) Тип распределения Тип распределения менее 300 1,040 0,224 0,649 0,482 0,583 0,652 0,045 0,300 -500 0,281 0,249 0,033 0,070 2,43 2,41 2,326 2,500 -700 0,104 0,091 0,037 0,035 0,809 0,734 0,216 0,700 - 1000 0,398 0,288 0,071 0,081 0,887 0,703 0,213 0,1000 -1300 0,225 0,041 0,020 0,032 1,211 1,02 0,237 0,Примечание:

наилучшая сходимость теоретического и наблюдаемого распределений;

приемлемая сходимость теоретического и наблюдаемого распределений Таблица Установленные значения параметров дихотомического распределения Параметр Характер поступления транспортных средств к перекрестку Случайное Наличие пачек в потоке 2 A 1,5 1,tm, с Дихотомическое распределение (1) с параметром, рассчитываемым с применением формулы Таннера (4) дает достаточно хорошее качество аппроксимации.

Вместе с тем формула (4) более проста и удобна для применения, она и рекомендуется к использованию в практических расчетах.

По результатам обработки данных исследований (рис. 3) для расчетов пропускной способности и задержек рекомендуются следующие значения критических интервалов tc и интервалов следования из очереди второстепенного направления t f (табл. 5).

Кована Кована Кована Кована Смещенное Смещенное экспоненциальное экспоненциальное параметр Таннера параметр Таннера параметр Брилона параметр Брилона Экспоненциальное Экспоненциальное Интенсивность движения, авт./ч Распределение значений интервалов tc Оценка значения критического интервала tc (интервалов, в которые проехал один автомобиль) Оцененное значение tc = 4,Стандартное отклонение = 1,Стандартная ошибка оценки =0,Оценка значения интервала следования t f Уравнение регрессии Y 2,84 1,97X ;

Оцененное значение t = 1,f Стандартная ошибка оценки = 0,Рис.3. Оценка методом регрессии среднего значения критических интервалов tc и интервалов следования из очереди t на входе на компактное кольцевое пересечение f Таблица Значения критических интервалов и интервалов следования Вид маневра Интервал следоКритический интервал tc вания из очереди (с) обеспеченности t, с f 50% 85% Правый поворот 4,4 5,7 2,Пересечение главного потока 5,5 7,5 2,Левый попорот с главного направления 4,9 6,5 2,Левый поворот со второстепенного направления 6,5 7,9 2,Въезд на кольцевое пересечение 4,8 6,6 После установления типа распределения и его параметра Aи tm, значений критических интервалов tc и интервалов следования из очереди t был выполнен анаf лиз влияния параметра A на пропускную способность второстепенного направления (рис.4). По результатам моделирования отмечается незначительный прирост пропускной способности на обоих типах пересечений.

а)  б) Рис.4. Влияние параметра А на пропускную способность при выполнении маневров: а – левый поворот со второстепенного направления на нерегулируемом пересечении; б – въезд на кольцевое пересечение На следующем этапе исследования выполнено сравнение нерегулируемых и компактных кольцевых пересечений с использованием численного моделирования пропускной способности и задержек. Рассматривался широкий диапазон интенсивностей движения, разные соотношения распределения потоков на главном и второстепенном направлениях и разные соотношения левоповоротных, прямых и правоповоротных потоков (рис. 5). Некоторые из результатов моделирования представлены на рис. 6-8 и табл. 6.

а) б) Рис. 5. Рассматриваемые распределения потоков по направлениям движения на нерегулируемом пересечении (а) и кольцевом пересечении (б) а) б) Рис.6. Пропускная способность (а) и суммарные задержки (б) на нерегулируемом и кольцевом пересечениях при случайном поступлении ТС. Соотношение интенсивностей между главным и второстепенным потоками: 50% -50%, соотношение левоповоротного прямого и правоповоротного потоков во всех направлениях: 5%-90%-5% а) б) Рис.7. Суммарные задержки (а) и пропускная способность (б) на нерегулируемом и кольцевом пересечениях при случайном поступлении ТС. Соотношение интенсивностей между главным и второстепенным потоками (см. рис. 3): N1=45%, N2=5%, N3=45%, N4=5%; соотношение левоповоротного прямого и правоповоротного потоков для N1 и N2: 25%-60%-15%, N3 и N4: 25%-40%35% Рис.8. Интенсивность движения на подходах к нерегулируемым и кольцевым пересечениям при исчерпании пропускной способности хотя бы одним из подходов ( x 1). Распределение движения налево, прямо и направо для потоков (см. рис. 3) N1 и N2 : 25% - 60% -15%, распределение движения налево, прямо и направо для потоков N3 и N4: 25% - 40% -35% Таблица Результаты моделирования суммарных задержек (авт.ч/ч) на нерегулируемых пресечениях и кольцевых компактных пересечениях Соотношение ин- Соотношение левоповоротного, прямого и правоповоротного потоков на подходах к пересечению тенсивности на главных и второна всех подходах: на всех подходах: на всех подходах: на главных: 25% - 60% -15% степенных подхо5% - 90% -5% 15%-70%-15% 25% - 50% -25% на второстепенных: 25% - 40% -35% дах Nсумм <2100 авт./ч задержки одинако- Nсумм <1850 авт./ч задержки одинаN1 = 45% вы; ковы;

кольцо значительно лучше во кольцо значительно лучше N2 = 45% всем диапазоне значений интен- во всем диапазоне значе- 2100 авт./ч

N4 = 5% Nсумм >2250 авт./ч лучше кольцо* Nсумм >2200 авт./ч лучше кольцо* N1 = 35% Nсумм <1800 авт./ч задержки одинаN2 = 35% Nсумм <1750 авт./ч задержки одинако- ковы;

кольцо значительно лучше во кольцо значительно лучше N3 = 15% всем диапазоне значений интен- во всем диапазоне значе- вы;

1800 авт./ч

Nсумм >1750 авт./ч лучше кольцо Nсумм >2150 авт./ч лучше кольцо* Nсумм <2150 авт./ч задержки одинаN1 = 25% Nсумм <2000 авт./ч задержки одинако- ковы;

кольцо значительно лучше во кольцо значительно лучше N2 = 25% всем диапазоне значений интен- во всем диапазоне значе- вы;

2150 авт./ч

Nсумм >2000 авт./ч лучше кольцо N4 = 25% при Nсумм >2350 авт./ч лучше кольцо* Nсумм <2150 авт./ч задержки одинаN1 = 45% Nсумм <1800 авт./ч задержки одинако- ковы;

кольцо значительно лучше во кольцо значительно лучше N2 = 35% всем диапазоне значений интен- во всем диапазоне значе- вы;

2150 авт./ч

Nсумм >1800 авт./ч лучше кольцо N4 = 5% Nсумм >2350 авт./ч лучше кольцо* Nсумм<2400 авт./ч лучше нереN1 = 45% нерегулируемое пересечение лучше во нерегулируемое пересечение лучше кольцо незначительно N2 = 5% гулируемое пересечение; всем диапазоне значений интенсивно- во всем диапазоне значений интенсивлучше во всем диапазоне N3 = 45% сти ности Nсумм>2400 авт./ч незначизначений интенсивности N4 = 5% тельно лучше кольцо *- наличие пачек в потоке.

Результаты моделирования (см. рис. 6-8 и табл. 6) позволили сделать ряд выводов. В частности у нерегулируемых пересечений отмечаются:

лучшие показатели суммарных задержек с ростом неравномерности интенсивностей по направлениям, этот эффект наблюдается при равномерности между потоками по направлениям ниже 50% (т.е. при отношении к ниже );

лучшие показатели суммарных задержек с ростом доли лево-поворотного потока в главном потоке, этот эффект наблюдается при доле левоповоротного потока выше 25%;

незначительный рост пропускной способности и незначительное снижение суммарных задержек при росте доли связанной части потока.

У компактных кольцевых пересечений отмечаются лучшие показатели суммарных задержек:

при снижении неравномерности интенсивностей по направлениям, этот эффект наблюдается при равномерности между потоками по направлениям выше 50%.

с ростом доли прямых потоков в главном потоке, этот эффект обнаруживается при доле прямого потока выше 60%.

Pages:     | 1 || 3 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.