同济大学交通流与交通仿真课程作业

同济大学

《交通流理论作业》

——武宁路瓶颈失效仿真分析

报告人：

报告人学号：

专业：交通信息工程及控制

指导老师：

报告提交日期：2015.9.11

1 引言

1.1 研究目标

城市快速路是城市交通系统中的极为重要的一部分。相较于城市地面道路，快速路没有交叉口，不存在不同向的交通流冲突，承担了城市大量的交通流。但快速路同样存在拥堵的可能性，如上匝道与下匝道处、车道变窄处、交通事故处等有可能引起交通拥堵，即快速路瓶颈点。原因都可归结为车辆换道、车道减少或是车道占用等所引起的通行能力不足。通常来说，瓶颈点可分为常发性瓶颈与偶发性瓶颈，其含义与城市道路的拥堵分类一致，常发性瓶颈主要是指由车道减少、上下匝道、车辆交织等造成的拥堵，有一定规律性；偶发性瓶颈则主要是指交通事故、重大活动等引起的突发性拥堵。

本文的主要研究目标在于通过快速路的实测流量、速度等数据，通过Vissim仿真建模，并校正跟车模型、换道模型等参数，将实际场景中的拥堵尽可能真实的在仿真模型中还原，通过微观交通流仿真对其加以分析。

1.2 研究范围

本文研究的城市快速路为上海市内环高架武宁路段内圈道路，如下图所示。

图1-1 内环高架武宁路段

该高架段全长大约为2400m，共包含8个道路检测器，其中5个为主线检测器，3个为匝道检测器，主线为线圈NHNX37~线圈NHNX41的范围。3个匝道中2个为下匝道，1个为上匝道。在该路段内，车辆经过NHNX37线圈后，一次经过下匝道NHWN-NO-1、上匝道NHNW-NI-1以及下匝道NHZP-NO-1。由于在较短的路段内存在多个上下匝道，车辆换道行为频繁，在平日里都存在高峰时段，瓶颈点非常明显。

本文的主要研究时间段为2010年7月15日全天的线圈数据，作为模型的基本参数输入，主要包括流量、速度等原始交通数据，首先确保了仿真模型参数的真实性与可靠性，为进一步建模分析奠定基础。通过对7月15日全天的流量密度图与变形累计流量曲线，最终确定研究时间点为9:00至12:30。根据观察，瓶颈点主要产生在线圈NHNX40之间NHNX39，并会扩散至NHNX38，由于研究路段内包含的检测器仅有5个，故在建模分析时5个检测器数据全部使用。

1.3 研究方法

本文主要了利用上海市快速路系统中的真实线圈数据，选择典型的独立瓶颈点，来分析其微观交通流特征，并通过Vissim仿真软件进行建模。建模之后对仿真模型进行校正，检验模型的精度，通过仿真模型的方式尽可能真实的还原实际场景中的瓶颈点现象，精度评价指标如下表所示。

2 快速路交通流特征分析。

2.1 瓶颈点确定

通过绘制武宁路段各检测线圈全天的加权平均速度等高线图，行驶方向为NHNX37向NHNX40方向。根据经验可大致确定瓶颈点的范围。

图2-1 2010年7月15日速度等高线图

图中1:00至5:00的数据较为异常，主要原因可能在于凌晨快速路上行驶的车辆较少，各时间段内没有采集到相应的交通数据，造成该时段出现大量速度为0的点。由于凌晨的交通流随机性较大，不属于瓶颈点的研究范围，故此处不再对这些问题数据进行修复，而直接忽略。由图中可大致看出，典型的瓶颈点大约在9:00时出现，在线圈NHNX40附近，并逐渐扩散至NHNX39、NHNX38，之后从12:00开始短时间内消散，至12:30分消散至NHNX40，刺猬第一段瓶颈点。后一段则很快再次在NHNX40处产生，此次拥堵扩散到NHNX37，并持续至晚间19:30后开始消散，20:00后完全消散。

2.2 瓶颈点起止时间分析

为了清晰的解析瓶颈的形成与蔓延过程，采用变形累计流量曲线对该高架段进行进一步分析，如下图所示。相邻检测线圈间的纵向位移就是累计在相邻检测线圈间的排队车辆。同时为了消除背景流量的影响，各检测器的背景流量q0取相同值，通过各时段、路段的主线流量与匝道流量计算，得到q0=4381 veh/h，计算方法请参考Cassidy等人提出的方法。[] 图中，首先看NHNX37线圈的曲线，该曲线从一开始便偏离其他4个线圈的曲线。根据查阅资料，认为可能的原因在于，内环高架武宁路段NHNX37线圈前方较近距离内存在一个上匝道口，该处车流交织行为频繁，且计算时由于没有该处的上匝道流量，所以在判断时暂且先不考虑NHNX37线圈的曲线。

通过观察剩下的4条曲线，可明显的发现，从9:00开始，NHNX40与NHNX41线圈的曲线发生偏移，即NHNX40线圈与NHNX38线圈之间开始产生瓶颈，并逐渐向上游扩散。大约在11:20分左右，NHNX38线圈曲线与NHNX37曲线之间也开始出现轻微偏移，此时瓶颈点扩散至NHNX37线圈，但偏移现象不严重，即拥堵不严重，并在12：00之后逐渐消散。

图

2-2 内环高架武宁路段变形累计流量曲线

3 仿真模型建立

3.1 基础路网建立

参考路段的CAD底图以及实际卫星地图，可绘制较贴合实际的路网模型，并根据实际路宽、路长、车道数等进行设置。

图3-1 内环高架武宁路段CAD图

3.2 车辆组成

本次研究并未对车辆组成做特殊要求，故采取Vissim中默认的车辆组成进行设置，即98%的小车率与2%的大车率。

3.3 流量输入

流量的输入关乎模型的精确程度，流量的时空变化也是瓶颈点形成于消散的一大重要因素。本次研究范围内的线圈流量数据如下表所示。主要包含流量、速度与占有率数据。

表3-1 NHNX37线圈原始数据表（5min）

日期时间检测器流量速度占有率2010/7/1 0:00 NHNX37 151 74.02649 4.333333

2010/7/1 0:05 NHNX37 128 76.0625 3.666667

2010/7/1 0:10 NHNX37 135 77.39259 3.666667

2010/7/1 0:15 NHNX37 149 74.42282 4.333333

2010/7/1 0:20 NHNX37 125 75.368 3.666667

2010/7/1 0:25 NHNX37 141 68.56738 4.333333

2010/7/1 0:30 NHNX37 158 74.58861 4.333333

2010/7/1 0:35 NHNX37 150 70.79333 4.333333 ……………

本次研究采取的时间颗粒度为5min，故输入的流量与速度数据都以5min为单位，并以瓶颈点的时间范围进行输入，即9:00至12:30(0~12900s)，由于Vissim仿真需要预热时间，且研究时段前1小时内的流量不大，此处设置600s的仿真预热时间，以使得该模型能够达到稳定状态。

同时，该路段一共只有两个进口，即NHNX37与上匝道NHNW-NI-1，故分两个进口进行输入，具体操作过程如下图所示。

图3-2 仿真模型车辆输入

此处0~600s既是仿真模型的预热阶段，此阶段中，路网中的车辆出入持续增加的过程，为不稳定阶段，在度过此阶段进入稳定阶段后，模型的输出指标才具有意义。

同时通过对数据的观察，在流量小，未拥堵的阶段，该路段交通流的速度多处在60km/h~70km/h之间，而系统默认值的期望约为50km/h，两者不相符，故在路段起点附近设置一个期望速度为65km/h的速度分布，速度分布曲线采用系统默认设置。