干線交叉口群特性及協(xié)調(diào)控制方法研究與應用

摘要 該文分析了干線交叉口群的特性，利用最大綠波帶方法中MAXBAND法來構(gòu)建模型，采用Webster配時法，運用數(shù)解法確定最大綠波帶法中相位差。選取南京市軟件大道代表路段為研究對象，對研究對象的現(xiàn)狀信號配時、交通流量以及車道渠化等各項關(guān)鍵交通要素進行分析，運用所選取方法計算各交叉口的信號配時方案，確定出公共周期時長及推導出非關(guān)鍵交叉口的信號配時方案。通過Vissim仿真軟件對車輛延誤時間、排隊長度及停車頻次等評價顯示所設計的協(xié)調(diào)控制方法可以取得較好效果。

關(guān)鍵詞 交叉口群；干線控制；協(xié)調(diào)控制方法；仿真

中國分類號 U491.4 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2025）01-0031-03

0 引言

多國學者的深入研究與實踐驗證揭示：確保協(xié)調(diào)方向綠燈時段充足，能顯著增強交叉路口的通行效能。美國道路通行能力手冊HCM[1]中提道：干線協(xié)調(diào)控制在城市干線中的應用對于緩解交通擁堵現(xiàn)象及增強道路通行能力具有至關(guān)重要的作用。Little及其團隊[2]在優(yōu)化交通信號控制領域引入了MAXBAND策略，專注于“最大綠波控制”理念。Stamatiadis等人[3]在探索交通管理的創(chuàng)新路徑時，依據(jù)“最大綠波帶寬”理論，開創(chuàng)性地設計了MULTIBAND控制模型，旨在通過雙向協(xié)調(diào)，動態(tài)適應道路流量與信號燈時長的個性化需求。以歐海濤在研究中創(chuàng)新性地引入了多智能體協(xié)調(diào)控制策略為基礎，張磊[4]設計了一種以最大化綠波帶寬為目標的可變帶寬干線控制模型，巧妙融入雙協(xié)調(diào)相位模型。劉光柱[5]構(gòu)建了雙向綠波模型，并巧妙利用粒子群優(yōu)化算法（PSO）對該模型進行精煉升級。

1 交叉口群特性分析

遵循既定的交叉口群劃分原則，干線交叉口群展現(xiàn)出以下幾個顯著特點：

（1）卓越的路網(wǎng)連通性與行車路線多樣性共存

在非主干交叉口集群中，任何兩個交匯點之間普遍鋪陳多條暢通路徑，一旦遭遇某路段堵塞，駕駛者可自如擇取順暢之路，有效繞開擁堵困境。

（2）緊密排列的交叉口，塑造車流鮮明的周期性涌入特點

區(qū)別于高速公路流暢不間斷的車流行進，此區(qū)域內(nèi)的連續(xù)車流因信號燈的周期調(diào)控而展現(xiàn)出規(guī)律性的中斷，加之相鄰交叉口的短距離布局，促使車流密集且節(jié)奏感強烈地集體行進，為實施“綠波通行”協(xié)調(diào)策略提供了理想條件。

（3）路網(wǎng)結(jié)構(gòu)均衡，等級相近，承載力均勻分布

該交叉口群主要構(gòu)成是次級干道與支線，各級道路水平差異細微，確保了交通流量在各路段間的均衡分配。由于缺乏顯著的主要干道特征，難以直接辨識交通主導流向，故需依賴實時路況來靈活調(diào)整交通協(xié)調(diào)控制的優(yōu)先序列。

2 干線交叉口協(xié)調(diào)控制方法

最大綠波帶法，旨在通過精密計算，在特定車速區(qū)間內(nèi)最大化綠燈持續(xù)時間的帶寬度，以此優(yōu)化路口間的相位差配置，確保車輛在干線上享受連續(xù)綠燈的順暢通行體驗。該策略聚焦于城市道路網(wǎng)中的連續(xù)交叉點，核心挑戰(zhàn)在于精準設定相位差，以協(xié)調(diào)各路口實現(xiàn)車流的最優(yōu)化放行。目前，最大綠波帶法中相位差的確定主要有三種方法：圖形解析法、數(shù)值解算法及模型優(yōu)化法[6]。這三大算法應用廣泛，憑借其原理的直觀性與效果的直接可視性，易于為廣大交通管理者所掌握，論文利用模型優(yōu)化法來作為最大綠波協(xié)調(diào)控制方法中相位差的確定方法，具體如下：

基本MAXBAND模型的原理主要是需要對圖1所示各類參數(shù)的處理，該模型通過設計目標函數(shù)，并確定一系列框架條件，旨在得到最優(yōu)方案。

圖1展示的時空曲線圖，描述了相鄰交叉路口在綠波協(xié)調(diào)控制下的參數(shù)關(guān)聯(lián)。其中，實線與虛線所表示的平行通行帶，分別為上行與下行方向，為確保論述的一致性，該文統(tǒng)一以信號周期作為所有時間變量的計量單位。

圖中：B（）——上行或下行信號處紅燈的持續(xù)時間（s）；Si——第i路口信號交匯點；ri（）——上行或下行信號處紅燈的持續(xù)時間（s）；wi（）——擾動因素，其界定的是紅燈終止（或啟動）與銜接的上下行車流綠波時段邊緣的時差（s）；T（h，i）[（h，i）]——從信號交叉口Sh～Si（或反向）的行駛時長（s）；Ф（h，i）

[（h，i）]——信號Sh上行（下行）紅燈中央至信號Si同向紅燈中心的時間間隔（s）；?i——ri與（）中心點間的最近距離（s）；τi（）——干線車流抵達前，排隊車輛完全清空所需時間（s）；C——干線協(xié)調(diào)控制的周期時段（s）；mi通常選取為周期持續(xù)時間的整數(shù)倍。

一旦干線協(xié)調(diào)系統(tǒng)周期及各交叉口紅燈時長設定妥當，借助線性規(guī)劃模型的精準求解，即可解鎖期望速度區(qū)間（35～40 km/h）內(nèi)的綠波帶寬度，進而在時間－距離圖譜中細化相鄰交叉點的相位差調(diào)節(jié)策略。

3 實例應用

3.1 應用對象

根據(jù)實地調(diào)研和考察，結(jié)合實際流量特征選定為江蘇省南京市軟件大道上的四個交叉口，由西向東分別是軟件大道—西春路、軟件大道—云密路、軟件大道—安德門大街和軟件大道—華為路。

3.2 交叉口現(xiàn)狀分析

根據(jù)規(guī)劃的調(diào)查時間要求，對上述交叉口的早高峰（7：45～8：45）時段的交通量進行統(tǒng)計。運用RoadGee道路軟件進行數(shù)據(jù)分析，具體分析內(nèi)容包括飽和度、延誤時間、排隊長度及交叉口服務水平等，分析結(jié)果如下：

（1）軟件大道—安德門大街交叉口

將軟件大道—安德門大街交叉口作為典型交叉口，針對其交叉口各進口不同轉(zhuǎn)向的交通流量進行統(tǒng)計，同時對不同轉(zhuǎn)向的通行能力、飽和度、延誤、排隊情況及服務水平計算分析，分析結(jié)果如表1所示。由分析可知：該交叉口的平均飽和度S為1.10，平均延誤T為170.7 s/pcu，平均排隊長度為403.3 m，交叉口服務水平

為F。

同理分析可以得到：

（2）軟件大道—西春路交叉口現(xiàn)狀分析

該交叉口的平均飽和度S為1.41，平均延誤T為238.3 s/pcu，平均排隊長度為774.7 m，交叉口服務水平為F。

（3）軟件大道—云密路交叉口現(xiàn)狀評價

該交叉口的平均飽和度S為1.03，平均延誤T為62.7 s/pcu，平均排隊長度為354.6 m，交叉口服務水平為E。

（4）軟件大道—華為路交叉口現(xiàn)狀評價

該交叉口的平均飽和度S為0.78，平均延誤T為70.3 s/pcu，平均排隊長度為130.8 m，交叉口服務水平為E。

3.3 基于MAXBAND模型相位差優(yōu)化的干線信號協(xié)調(diào)控制設計

在構(gòu)建的模型基礎之上，借助線性規(guī)劃工具Lingo，對該問題展開了深入求解，具體所需數(shù)據(jù)細節(jié)，如表2所示。鑒于上行與下行的流量均衡，以及對綠波帶寬近乎等同的需求考量，在此假設上下行帶寬一致，設定k（當交叉口上下流量差異顯著時，引入帶寬比率k）值為1，并依據(jù)實際情況，將其實際取值設定為0，主要是考慮同一交叉路口上下的紅燈時長相等的情況。此外，還采用了車輛消散時間參數(shù)，其值設定為總時間的5/203比例，同時考慮了車輛行駛速度的合理區(qū)間，即介于30～40 km/h之間，以確保分析的準確性和實用性。

用Lingo求解的結(jié)果來看，最優(yōu)的上下行綠波通行最大帶寬為b=0.3276，換算成時間即為67 s，對各個交叉路口而言均效果良好。此外，依據(jù)仿真分析結(jié)果，獲得了上下行綠波帶中相鄰交叉點之間的相位差具體數(shù)據(jù)，詳細內(nèi)容如表3所示。

以軟件大道—西春路為標準交叉口，取絕對相位差，軟件大道—云密路與軟件大道—西春路的絕對相位差是12 s，軟件大道—安德門大街與軟件大道—西春路的絕對相位差是143 s，軟件大道—華為路與軟件大道—西春路的絕對相位差為201 s，通過這些精細調(diào)控，成功實現(xiàn)了對軟件大道核心路段的協(xié)調(diào)管理優(yōu)化。

為進一步驗證控制方案的實際效能，采用VISSIM仿真技術(shù)平臺進行仿真檢驗，結(jié)果顯示：軟件大道干線在實施信號協(xié)調(diào)控制前后的變化顯著，尤其是在平均排隊長度、最長排隊長度以及車輛等待時間等方面。經(jīng)過精心優(yōu)化后，干線的多項性能指標均有提升，突出表現(xiàn)在軟件大道與安德門大街交匯處及軟件大道與華為路交界區(qū)域，其改善效果尤為明顯。

4 結(jié)論

論文對干線交叉口群特性及協(xié)調(diào)控制方法展開研究，具體結(jié)論：分析研究了干線交叉口群的特性，剖析了干線協(xié)調(diào)控制的相關(guān)理論與方法；運用最大綠波帶法中的MAXBAND法構(gòu)建了相關(guān)優(yōu)化模型，引入帶寬比率k作為調(diào)節(jié)因子，k取值不同相關(guān)約束條件亦需同步調(diào)整；針對所構(gòu)建的MAXBAND模型進行實例應用，利用VISSIM模擬了不同控制策略下的交通運行狀況，通過對比分析優(yōu)化實施前后的交通流量分布、排隊等待長度及車輛延誤時間等一系列關(guān)鍵性能指標，有力地證明此優(yōu)化方案的實效性與優(yōu)勢。

參考文獻

[1]宋現(xiàn)敏.城市交叉口信號協(xié)調(diào)控制方法研究[D].長春：吉林大學， 2008.

[2]Little J D C， Kelson M D， Gartner N H. MAXBAND： a program for setting signals on arteries and triangular networks[J]. Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board， 1981：40-46.

[3]Stamatiadis C，Gaetner N H.MULTIBAND-96： A Program for Variable-Bandwidth Progression Op-timization of Multiarterial Traffic Networks[J]. Transportation Research Record Journal of the Tr-ansportation Research Board， 1996（1）：9-17.

[4]張磊.變帶速線控模型拓展及應用效果研究[D].青島：青島理工大學， 2010.

[5]劉光柱.動態(tài)雙向綠波優(yōu)化控制研究[D].合肥：中國科學技術(shù)大學， 2010.

[6]唐克雙，孔濤，王奮等.一種改進的多帶寬干線協(xié)調(diào)控制模型[J].同濟大學學報（自然科學版）， 2013（7）：1002-1008.

收稿日期：2024-07-05

作者簡介：錢思雅（2001—），女，本科，研究方向：交叉口群干線協(xié)調(diào)控制。

通訊作者：溫旭麗（1980—），女，博士，副院長/副教授，研究方向：交通運輸規(guī)劃與管理。

基金項目：江蘇省教育廳2021年11月江蘇省高等學校基礎科學（自然科學）研究面上項目“公共服務均等化視角下城鄉(xiāng)公共交通可達性研究”（21KJD580004）；東南大學成賢學院2023年11月國家級科研項目培育基金項目“雙碳背景下基于多源數(shù)據(jù)的步行交通設施配置方法研究”（2023NCF001）。