公交被動優先下基于客流量的信號優化方法研究

覃　鵬　王　正

(上海海事大學交通運輸學院　上海　2 01306)

公交被動優先下基于客流量的信號優化方法研究

覃鵬王正

(上海海事大學交通運輸學院上海2 01306)

摘要在考慮客流量的基礎上，提出了乘客系數的定義，并給出了一種整合了綠信比調整和周期調整的信號優化方法。結合實例，確定了交叉口的最優配時方案。結果表明，與現狀配時方案相比，該優化方法得到的信號配時方案在實現了交通中人本位的同時，能夠有效減少交叉口優先相位公交車輛的延誤和停車，且不對社會車輛產生負面影響。

關鍵詞公交信號被動優先人本位乘客系數延誤停車次數

隨著城市化的發展，城市交通擁堵問題日益嚴重。公交信號優先能夠提高交通效率，進而緩解城市交通擁堵。公交信號被動優先控制策略是根據公共汽車的發車頻率、行車速度、流量等歷史數據設計交叉口的信號配時方案，以減少公共汽車延誤和停車的控制策略[1]，主要包括周期調整、綠信比調整、相位分割，以及針對公交車輛的協調綠波控制等具體方法[2]。

以往信號優先方法過多關注公交車輛的延誤和停車而忽略了對社會車輛的影響，沒有真正體現人本位思想，以及獨立地實施一種信號優先方法。如對信號優先方法仿真分析的研究僅使用了一種單一的優先方法[3]，這些研究都是以車均延誤或車總延誤最小為優化目標，沒有考慮客流量[4-5]；有學者提出的以交叉口人總延誤最小為目標的信號優化方法，雖體現了人本位，但無法避免對社會車流帶來過多影響[6-7]。

為了克服以上缺點，本文提出一種考慮了乘客流量的綠信比和周期分步調整的信號優化方法[8]。該方法以延誤和停車次數為基礎，提出乘客系數，通過計算乘客系數，對以往的方法進行分步改進。

1模型建立

根據相關著作，在交叉口車輛均勻到達情況下，各相位延誤可由下式計算得到[9-10]：

(1)

各相位均勻到達停車次數可以由下式計算得到

(2)

式中：D為某一相位某一流向的車輛延誤，車·s；S為某一相位某一流向的車輛停車次數，車·次；λ為對應的綠信比；Ct為信號周期，s；Q為對應的車流到達率，輛/s；y為對應的流量比。

由式(1)和式(2)知，延誤和停車都是周期的增函數，綠信比的減函數。因此，在一定的范圍內，可以通過對信號綠信比和信號周期進行調整，以期得到一個理想的信號配時方案，使交叉口優先相位車輛的延誤和停車次數都較小。

1.1　乘客系數

式(1)和式(2)只是按車輛來計算延誤和停車次數，其將公交車輛和社會車輛等同對待，沒有體現人本位思想。本文根據乘客流量來計算延誤和停車，以優化信號配時方案。由于交叉口公交車流量小于私人汽車流量，若以車流量作為信號配時依據，則會導致公交車流量相位的綠信比較小。這雖然能夠實現較小的車總延誤，但會導致較大的人總延誤，不能有效實現交叉口公交信號優先，所以應該以客流量作為信號配時的依據。一輛公交車輛所載乘客數遠遠多于一輛私人汽車所載乘客數，則可以增加公交相位的綠信比，降低交叉口的乘客總延誤，從而真正實現交叉口公交信號優先，體現真正的人本位理念。為了將客流量與信號配時優化聯系起來，本文提出一個乘客系數概念。

定義乘客系數為同一流向流量中各類車輛的平均綜合載客數，其可由下式計算得到。

(3)

式中：Pc為乘客系數；Pn為社會車輛的平均載客數，在以下實例中，根據私人汽車實際載客調查，可取Pn=2；Ps為同一流向流量中社會車輛的百分比；Pb為同向流量中公交車輛的百分比；PN為公交車輛的平均載客數，在實例中，根據統計調查的公交線路車輛實際載客情況，取PN=40。同時本文假定非優先相位都為私人小汽車車流，優先相位則為私人小汽車和公交車車流。

1.2　模型建立

為實現真正的公交優先，本文建立信號優化模型。本文分別將式(1)和式(2)乘以Pc，對式(1)和式(2)進行改進，則可以計算出交叉口的乘客總延誤和乘客總停車。信號優化模型以交叉口乘客總延誤最小為優化目標，對交叉口信號配時方案進行優化。

分別得到改進以后的各相位各流向乘客延誤和乘客停車次數計算式。

(4)

(5)

式中：Dp為乘客延誤，人·s；Sp為乘客停車次數，人·次。

對于信號交叉口，若信號綠信比分配不合理的配時方案，需要信號的綠信比進行調整；若信號周期時長設置也不合理，同樣也需要對周期長度進行調整；若是兩者都不合理，則需要對兩者都進行調整。配時參數調整以后得到的信號配時方案將會更加適合具有公交流量的信號交叉口，以減少交叉口乘客總延誤。

本文以優先相位乘客延誤最小為目標函數，同時兼顧非優先相位，建立對綠信比和周期減小分步調整的信號優化模型，在此基礎上計算相應的乘客停車次數。由于需對綠信比和信號周期進行分步調整，所以分步建立雙層目標函數，以解出優化的信號配時方案。

首先，建立以綠信比為自變量的上層目標函數。

(6)

對上層目標函數模型求解，可求得目標函數值，同時求得各相位的綠信比λi。

其次，建立下層以周期為自變量的目標函數。

(7)

對下層目標函數模型求解，可求得優先相位的延誤減少量，同時解出信號周期Ct1。最后得到調整后的綠信比和信號周期，即最后的信號配時方案。

2實例分析

以上海市浦東新區南匯新城的滬城環路-申港大道交叉口為研究對象，首先調查其信號周期和綠信比，同時調查經過該路口的私人汽車和公交車輛延誤、停車以及實際載客情況，其次計算用本文信號優化方法所得方案的延誤和停車次數，并與現狀調查得到的延誤和停車次數進行對比，以證明本文提出的方法的可行性和優越性。

根據調查的交叉口基礎數據知，交叉口信號配時參數的是不合理的，即具有公交流量的相位綠信比值較小；每個周期流量很小，但是周期時長卻很大。所以需要對該交叉口的信號配時參數進行優化，以得到一個更優的信號配時方案。

已知，滬城環路南北方向上的直行相位具有公交流量，因此本文將此相位定為優先相位。交叉口信號控制為四相位方案，黃燈時間3 s，全紅時間2 s，周期120 s，交叉口現狀參數見表1。

表1　交叉口現狀參數表

延誤數據通過利用點樣本法(統計間隔為5 s)對拍攝的視頻進行統計得到；停車數據則是通過停車線調查方法得到。數據調查時段為2015年4月17日(星期五)16:30~18:30的晚高峰時段。

本文利用WPS中Spreadsheet的規劃軟件模塊進行求解。

首先，對上層模型進行求解，進行綠信比的調整。根據行人過街時間、周期長度以及左轉車輛到達率，確定式(6)約束條件等式右邊的約束量。

由周期為120 s，考慮行人一次性過街，取Λ=0.85；根據行人過街時間最短時間，加上松弛時間，則東西直行相位最短有效綠燈時間gmin=36 s，南北直行相位gmin=40 s；由左轉車流到達率和飽和流率以及信號周期長度，可以確定東西左轉相位gmin=10 s，南北左轉相位gmin=16 s。

表2　綠信比調整后交叉口參數表

其次，對下層模型進行求解，進行信號周期的調整。同樣根據行人過街時間、周期長度以及左轉車輛到達率，確定式(7)約束條件等式右邊的約束量。

為了縮短周期長度，考慮行人以2次過街方式完成過街，在考慮松弛時間，則東西直行相位最短有效綠燈時間gmin=18 s，南北直行相位gmin=20 s；由左轉車流到達率和飽和流率以及信號周期長度，可以確定東西左轉相位gmin=5 s，南北左轉相位gmin=8 s。

表3　周期調整后交叉口參數表

匯總并對比現狀方案、只進行綠信比調整的方案以及進行綠信比和周期分步調整的方案3種方案的乘客延誤和停車次數，結果表明本文信號優化方法的有效性和可行性。匯總結果見表4。

表4　各情形下乘客延誤和停車次數對比表

由表4可見，綠信比和信號周期分步調整后，可分別計算最終優先相位和交叉口總的乘客延誤和停車次數的減少量如下。

由此可知，信號周期調整后，乘客延誤減少了一半，說明調整方案切實可行，最后得到的最優信號配時方案見圖1。

圖1　交叉口最優信號配時圖(單位：s)

圖1中從第一相位至第四相位的順序依次為：南北左-南北直-東西左-東西直。

3結語

本文研究了在被動優先方法下基于客流量的信號優化方法，對相位綠信比和信號周期進行分

步調整，并將計算得到的乘客延誤和停車數據與現狀調查數據進行對比。實例分析證明本文提出的方法是可行和實用的。該方法得到的信號配時方案不僅可以減少交叉口公交車輛的延誤和停車，且不增加交叉口社會車輛的延誤和停車，同時體現了交通中人本位的思想。

參考文獻

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[2]馬萬經，楊曉光．公交信號優先控制策略研究綜述[J]．城市交通,2010(6):70-78．

[3]馬萬經，楊曉光.單點公交優先感應控制策略效益分析與仿真驗證[J]．系統仿真學報,2008(6):20(12): 3309-3313．

[4]王殿海．單點公交被動優先下信號配時方法研究[J]．交通信息與安全,2009,27(3):48-52．

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[6]李楓等．無公交專用道單點公交被動優先適應性研究[J]．交通信息與安全,2010,28(4):71-76

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[9]徐建閩．交通管理與控制[M]．北京：人民交通出版社，2007．

[10]楊佩昆,吳兵．交通管理與控制[M]．2版.北京：人民交通出版社，2003．

Research on Signal Optimization Method Based on Passenger Volume under the Bus Passive Priority

QinPeng，WangZheng

(College of Transport and Communication , Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

Abstract：Based on taking passenger volume into consideration, a definition of passenger coefficient was put forward and a signal optimization method combining split adjustment and circle adjustment was proposed. The signal timing schedule of the intersection was made by an example. The result shows that, comparing with the timing schedule of present situation, the optimization method can realize the humanism in the traffic. The method can more effectively reduce the delay and stops of buses of the preferred phase at the intersection, and can avoid side effects to the social vehicles.

Key words:bus signal passive priority; humanism; passenger coefficient; delay; stop times