Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методы светофорного регулирования на изолированных перекрестках 11
1.1. Проблема учета временной неравномерности транспортных потоков на
регулируемых перекрестках 11
1.2. Методы учета временной неравномерности транспортного потока 14
1.3. Локальные методы светофорного регулирования
1.3.1. Жесткие методы светофорного регулирования 25
1.3.2. Методы местного гибкого светофорного регулирования 27
1.3.3. Методы адаптивного регулирования с обратной связью по параметрам ТП 30
1.3.4. Сравнение локальных методов светофорного регулирования
1.4. Методы расчета параметров светофорного регулирования 34
1.5. Выводы по первой главе 41
1.6. Задачи исследования 43
Глава 2. Теоретические предпосылки оптимизации параметров светофорного регулирования с учетом неравномерноститранспортных потоков 44
2.1. Выбор критерия эффективности светофорного регулирования 44
2.2. Выбор модели транспортной задержки на регулируемых перекрестках 48
2.3. Описание процесса движения транспорта с учетом его временной неравномерности 54
2.4. Описание неравномерности транспортных потоков и ее влияние на загрузку регулируемых перекрестков
2.4.1. Влияние неравномерности транспортного потока на функционирование регулируемых перекрестков 62
2.4.2. Особенности изменения интенсивности транспортного потока 65
2.4.3. Обоснование показателя внутричасовой неравномерности транспортного потока 71
2.4.4. Описание внутричасовой неравномерности транспортного потока
2.5. Модель многопрограммного светофорного регулирования на изолированном перекрестке, учитывающая временную неравномерность транспортного потока 74
2.6. Выводы по второй главе 79
Глава 3. Экспериментальные исследования неравномерности транспортного потока 80
3.1. Постановка задач 80
3.2. Методика проведения экспериментальных исследований
3.2.1. Структура экспериментальных исследований 81
3.2.2. Методы сбора экспериментальных данных 85
3.3. Обработка экспериментальных данных об интенсивности транспортных потоков 97
3.3.1 Расчет показателя внутричасовой неравномерности транспортных потоков 97
3.3.2. Определение необходимого числа измерений 99
3.3.3. Оценка тесноты связи показателя внутричасовой неравномерности транспортного потока с дорожно-транспортными факторами 101
3.3.4. Оценка адекватности математических моделей внутричасовой неравномерности транспортного потока 103
3.4. Выводы по третьей главе 106
Глава 4. Результаты экспериментальных исследований и разработка методики формирования библиотеки многопрограммного регулирования 108
4.1. Анализ результатов экспериментального исследования 108
4.1.1. Результаты спектрального анализа изменения интенсивности транспортного потока 108
4.1.2. Результаты исследования суточной неравномерности транспортных потоков 114
4.1.3. Результаты исследования внутричасовой неравномерности транспортных потоков 1 4.2. Рекомендации по учету временной неравномерности при организации многопрограммного светофорного регулирования 127
4.3. Проверка адекватности модели остаточной очереди транспортных средств перед регулируемым перекрестком на направлении движения 133
4.4. Методика определения оптимальных режимов многопрограммного регулирования на изолированном перекрестке с учетом временной неравномерности транспортных потоков 135
4.5. Расчет параметров режимов многопрограммного регулирования, учитывающих временную неравномерность транспортных потоков на изолированных перекрестках 140
4.6. Технико-экономическая оценка эффективности результатов исследования 144
4.7 Выводы по четвертой главе 148
Заключение 150
Список сокращений и условных обозначений 153
Список литературы
- Локальные методы светофорного регулирования
- Описание неравномерности транспортных потоков и ее влияние на загрузку регулируемых перекрестков
- Методика проведения экспериментальных исследований
- Результаты спектрального анализа изменения интенсивности транспортного потока
Введение к работе
Актуальность исследования. Самым распространенным методом обеспечения
безопасности дорожного движения на перекрестках является применение
светофорного регулирования (СР). Об эффективности функционирования
регулируемых перекрестков можно судить по степени минимизации транспортных задержек на них.
Наиболее часто применяемый в Российской Федерации метод управления светофорной сигнализацией на перекрестках – жесткое однопрограммное регулирование (ОР). Как правило, параметры ОР рассчитываются исходя из загрузки перекрестка в пиковом периоде и применяются неизменно в суточном цикле. Применение ОР приводит к неоправданно высоким задержкам транспорта в межпиковые периоды суток и не гарантирует обеспечение пропускной способности перекрестка в периоды наибольшей загрузки – часы-пик. Применение нескольких режимов СР, учитывающих колебания интенсивностей движения в течение суток способствует минимизации задержек транспортных средств (ТС).
Повышение эффективности функционирования регулируемых перекрестков с
помощью многопрограммного регулирования (МР) сдерживается недостатком
знаний о временной неравномерности транспортных потоков (ТП) и отсутствием
научно обоснованных методик расчета оптимальных параметров режимов МР.
Поэтому исследование, направленное на выявление зависимостей, характеризующих
временную неравномерность ТП, а также на разработку научно обоснованной
методики расчета режимов МР на изолированных регулируемых перекрестках,
является актуальным. Оно направлено на повышение эффективности
функционирования регулируемых перекрестков в городах путем минимизации транспортных задержек.
Научная гипотеза. Эффективность функционирования изолированных
регулируемых перекрестков можно значительно повысить, если при расчете параметров светофорного регулирования учитывать временную неравномерность формирования ТП.
Цель исследования - повышение эффективности функционирования
изолированных регулируемых перекрестков с учетом временной неравномерности транспортных потоков.
Объект исследования. Процесс движения транспорта на изолированных регулируемых перекрестках.
Предмет исследования. Зависимости, характеризующие временную
неравномерность ТП на изолированных регулируемых перекрестках.
Задачи исследования:
1. Теоретически обосновать модель задержек транспорта, учитывающую
внутричасовую вариацию интенсивности его движения, выявить возможные
недостатки модели и скорректировать модель в случае их наличия;
-
Разработать модель многопрограммного регулирования движения на перекрестке и модель интенсивности ТП, позволяющую оценивать и учитывать временную неравномерность движения транспорта при оптимизации параметров его многопрограммного регулирования на изолированных пересечениях;
-
Выполнить экспериментальные исследования ТП в зоне регулируемых перекрестков, выявить факторы и зависимости, определяющие показатель
внутричасовой неравномерности ТП. Разработать классификацию суточных распределений интенсивностей движения;
4. По результатам теоретических и экспериментальных исследований научно обосновать методику, позволяющую учитывать временную неравномерность транспортных потоков при расчете режимов многопрограммного регулирования на изолированном перекрестке. Выполнить производственную проверку результатов научного исследования и дать им технико-экономическую оценку.
Положения, выносимые на защиту:
-
Назначение режимов светофорного регулирования на перекрестке должно учитывать наличие временной неравномерности ТП;
-
Оптимальным вариантом жесткого регулирования на изолированном перекрестке является многопрограммное светофорное регулирование, которое позволяет учитывать временную неравномерность ТП и тем самым обеспечивать снижение суммарных задержек транспорта в суточном цикле;
-
Суточные распределения интенсивности транспортных потоков и показатель их внутричасовой неравномерности должны использоваться для учета временной неравномерности ТП при назначении режимов многопрограммного регулирования движения на изолированных перекрестках, что позволяет значительно снижать суточные задержки транспорта;
4. Для расчета оптимальных параметров режимов МР на изолированных
перекрестках должны использоваться программные алгоритмы, основой которых
являются научно обоснованные методики минимизации задержек транспорта.
Научную новизну составляют:
-
Установленные зависимости влияния дорожно-транспортных факторов на внутричасовую неравномерность ТП.
-
Разработанная модель расчета остаточной очереди на перекрестке, которая учитывает накопление и убывание очереди ТС в зависимости от степени насыщения регулируемого направления.
-
Разработанная модель МР на изолированном перекрестке, которая позволяет минимизировать суммарные суточные задержки ТС с учетом временной неравномерности ТП.
-
Научно обоснованная методика определения параметров МР на изолированных перекрестках, которая позволяет учитывать временную неравномерность ТП.
Теоретическая значимость исследования:
-
Разработанная автором модель остаточной очереди ТС позволяет проводить аналитические исследования процесса движения транспорта на регулируемых перекрестках;
-
Выявленные закономерности влияния условий движения на временную неравномерность ТП позволяют производить ее учет при определении оптимальных параметров режимов МР.
-
Научно обоснованная методика, позволяющая учитывать внутричасовую и суточную неравномерность ТП при определении оптимальных режимов МР.
Практическая значимость заключается в том, что результаты выполненного исследования могут использоваться: инженерами проектных организаций при расчете и назначении режимов МР на изолированных перекрестках; сотрудниками департаментов и подразделений административных организаций, занимающимися
вопросами организации дорожного движения при утверждении, реорганизации и внедрении СР на изолированных перекрестках; сотрудниками центров организации и безопасности движения, занимающимися вопросами оптимизации СР на улично-дорожной сети (УДС) в городах; сотрудниками образовательных учреждений, ВУЗов при организации учебного процесса подготовки специалистов в сфере организации и безопасности дорожного движения.
Методы исследований. Экспериментальные исследования основаны на методах натурного обследования с использованием средств и технологий, позволяющих вести учет характеристик ТП с заданной дискретностью. Планирование эксперимента, обработка экспериментальных данных, а также получение математических зависимостей осуществлялись с помощью методов математической статистики. В рамках задач по составлению алгоритма и методики определения параметров МР использовались методы кластерного анализа и методы многомерной оптимизации.
Реализация результатов работы. Основные результаты исследований приняты к практическому использованию в ООО «Автоматика-Д» (г. Омск), в ООО «СМЭУ» (г. Ангарск), а также внедрены в учебный процесс кафедры «Организация и безопасность движения» ФГБОУ ВО «Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ)».
Апробация результатов работы. Материалы и результаты проведенного
научного исследования доложены и получили одобрение на Всероссийской 65-й
научно-технической конференции (с международным участием) ФГБОУ ВПО
«СибАДИ»: «Ориентированные фундаментальные и прикладные исследования -
основа модернизации и инновационного развития архитектурно-строительного и
дорожно-транспортного комплексов России» – Омск, 2011 г., на Международной 66-й
научно-практической конференции ФГБОУ ВПО «СибАДИ»: «Ориентированные
фундаментальные и прикладные исследования - основа модернизации и
инновационного развития архитектурно-строительного и дорожно-транспортного
комплексов России» – Омск, 2012 г., на Всероссийской VII научно-практической
конференции (с международным участием) ФГБОУ ВПО «СибАДИ»: «Развитие
дорожно-транспортного комплекса и строительной инфраструктуры на основе
рационального природопользования», Омск – 2013 г., на Международном конгрессе
ФГБОУ ВПО «СибАДИ»: «Архитектура. Строительство. Транспорт. Технологии.
Инновации» – Омск, 2013 г., на Международной научно-практической конференции
«Развитие дорожно-транспортного и строительного комплексов и освоение
стратегически важных территорий Сибири и Арктики: вклад науки» – Омск, 2014 г.,
на Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки
и техники глазами молодых ученых» – Омск, 2016 г., на научно-методическом
семинаре для соискателей ученых степеней, аспирантов и докторантов региона:
«Новейшие требования ВАК РФ к диссертациям» – Иркутск, 2016 г., на
Международной конференции «Транспортное планирование и моделирование» –
Санкт-Петербург, 2016, на Международной 12-й конференции «Организация и
безопасность дорожного движения в крупных городах» – Санкт-Петербург, 2016, на
Международной научно-практической конференции «Транспорт России: проблемы и
перспективы – 2016» – Санкт-Петербург, 2016, на Международной V заочной научно-
практической конференции «Перспективы развития и безопасность
автотранспортного комплекса» – Новокузнецк, 2016, на Международной научно-
практическая конференции «Архитектурно-строительный и дорожно-транспортный
комплексы: проблемы, перспективы, новации» – Омск, 2016, на Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных» – Омск, 2017, на Международной 99-й научно-практической конференции ААИ «Безопасность колесных транспортных средств в условиях эксплуатации» – Иркутск, 2017.
Публикации. По результатам исследования опубликовано 16 печатных работ, из них – 6 статей в ведущих научных журналах, включённых в перечень ВАК РФ , 1 статья – в зарубежном издании, входящем в международную цитатно-аналитическую базу Scopus, 9 статей – в сборниках Международных и Всероссийских научных конференций.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованных источников, включающего 147 наименований, в том числе 63 на иностранном языке и 4 приложений, изложена на 186 страницах, включает 21 таблицу и 37 рисунков.
Локальные методы светофорного регулирования
Проектирование новых дорог и разработка инженерных мероприятий по ОДД возможна лишь при наличии информации о характере ТП и условиях, в которых происходит движение. При рассмотрении показателей движения ТП следует выделить тот из них, который является первичным. Первичным показателем, характеризующим ТП, является интенсивность движения ТС, поскольку она определяется потребностями населения в перевозках пассажиров и грузов. Интенсивность движения определяется количеством ТС, проезжающих сечение дороги по тому или иному направлению за интервал времени. Выбор интервала измерения интенсивности зависит от цели использования искомой информации.
По величине интенсивности движения пересекающихся направлений определяется необходимость применения СР на перекрестках. При этом интенсивности конфликтующих ТП определяют также параметры СР, такие как длительность светофорного цикла, длительности фаз регулирования и др.
Определение оптимальных параметров СР, соответствующих спросу на движение через перекресток является важной задачей ОДД.
Для решения этой задачи отечественными и зарубежными учеными разработан ряд методов расчета параметров СР, которые будут рассмотрены ниже. Методы направлены на снижение задержек транспорта, вызванных введением СР на перекрестке. Во всех методах в качестве исходной необходима информация об интенсивности конфликтующих ТП, входящих на перекресток.
Исходя из этого, закономерности изменения интенсивности ТП являются основополагающими при расчете параметров СР. Такое положение определило высокий интерес к изучению закономерностей изменения интенсивности ТП как во времени, так и в пространстве, в том числе к вопросам учета временной неравномерности ТП при организации дорожного движения.
Этим вопросом занимались многие отечественные исследователи, в числе которых Н.О. Брайловский, С.А. Ваксман, В.А. Владимиров, В.Г. Живоглядов, В.В. Зырянов, В.И. Каганович, Г.И. Клинковштейн, А.Н. Красников, В.К. Пашкин, В.В. Петров, М.П. Печерский, В.В. Сильянов, Я.В. Хомяк, а также зарубежные – Д. Дрю, Ф.В. Вебстер, Г.С. Левинсон, А. Д. Миллер, Дж. К. Оппенлендер, К. Робинсон и др.
Значительный вклад в изучение закономерностей изменения интенсивности ТП внесли ученые, занимавшиеся проблемами проектирования дорог, поскольку в соответствии с интенсивностью определяется категория дороги, ее геометрические элементы, динамические нагрузки на дорожную одежду. Также интенсивность движения используется для обоснования проведения реконструкции дорог, улиц и пересечений [1,15,22,38,73]. Закономерности изменения во времени интенсивности движения на городских магистралях обусловлены периодической природой поездок и отражают почасовую, суточную, недельную и сезонную картины жизни городского населения. Кроме того, имеют место годовые изменения интенсивности, в которых наблюдаются ежегодный рост интенсивности на основных магистралях и улицах, связанный с увеличением уровня автомобилизации населения.
Сезонные, недельные и суточные колебания интенсивности носят устойчивый характер на дорогах, схожих по функциональному назначению. Эти закономерности достаточно широко представлены в работах [1,22,38,73].
В качестве расчетного периода определения интенсивности движения принимают год, месяц, сутки, час [73] и более короткие отрезки времени, измеряемые минутами и даже секундами. Выбор временного интервала зависит от цели использования информации об интенсивности. Для увеличения наглядности в практике ОДД, независимо от продолжительности базового отрезка измерения, интенсивность приводится к одному часу. В городах, в условиях высокой концентрации транспорта и ограниченного пространства возникает необходимость использования более точных и подробных данных.
В практике определения параметров СР применяют значения часовых интенсивностей для наиболее загруженных периодов. При этом, важное значение имеет учет изменения часовой интенсивности в течение дня, недели и сезонов года. В соответствии с этими данными производится расчет сезонных, недельных и суточных карт смены режимов работы светофорного объекта, т.е. для каждого конкретного регулируемого перекрестка необходимо составление таких карт, учитывающих колебания интенсивности. Такая методика, в рамках многопрограммного жесткого регулирования позволяет существенно снижать задержки транспорта. Однако, в наиболее загруженные движением периоды даже этого бывает недостаточно.
Многие исследователи [1,6,8,11,22,29,53,73,105] указывают на существенную неравномерность количества прибывающих ТС к перекрестку в течение часа, измеренного за более короткие отрезки времени (5-15 мин.). Интенсивность ТП в течение одного часа имеет определенные колебания, вызванные взаимосвязью дороги с элементами транспортной системы в целом [1], эти колебания особенно ощутимы в часы «пик».
Установлено, что за последовательные двенадцать пятиминутных интервалов равная интенсивность движения ТС практически не наблюдается. В указанные периоды она колеблется в определенных пределах, причем в один из отрезков времени принимает максимальное значение.
Так в работе [22] указывается на то, что пятиминутная пиковая интенсивность движения примерно на 20% превышает показатель для всего часа «пик», а в пиковый пятнадцатиминутный период может достигать 40% от часовой величины интенсивности [80]. Причем, в городах с населением менее 1 млн. чел. эти значения могут увеличиваться [1,22].
Для характеристики разброса значений интенсивности за внутричасовые отрезки времени в отечественных исследованиях [8,38,73] используется коэффициент внутричасовой неравномерности движения, который определяется следующим образом:
Описание неравномерности транспортных потоков и ее влияние на загрузку регулируемых перекрестков
Необходимо также отметить особенность, которая заключается в том, что оптимизация работы светофорного объекта по одному из критериев качества регулирования приводит к повышению качеств, определяемых с помощью других критериев. Так, сокращение средней задержки на перекрестке приводит к повышению использования пропускной способности и уровня безопасности движения, уменьшению вредного воздействия транспорта на окружающую среду в районе перекрестка [52].
Важнейшим показателем работы регулируемого перекрестка является безопасность движения на нем, которая определяется уровнем аварийности. Однако вопросы влияния работы светофорной сигнализации на частоту ДТП решается в настоящий момент лишь на качественном уровне, что серьезно затрудняет использование этого параметра для оптимизации параметров СР на перекрестке. Можно лишь сказать, что снижение задержек в обслуживании уменьшает раздраженность и психологическую усталость водителей, что в свою очередь, снижает вероятность принятия водителем неправильных решений и вероятность возникновения аварийных ситуаций на перекрестках. Тем не менее, только путем уменьшения средних задержек транспорта добиться желаемого снижения числа ДТП невозможно.
Для потоков высокой интенсивности применяется критерий длины очереди у перекрестка, вычисляемый в количестве автомобилей или непосредственно в длине этой очереди. Также этот критерий применяется в случае, если есть дефицит длины перегона и есть шанс, что образовавшаяся очередь может заблокировать близлежащий перекресток. Длина очереди тесно связана с величиной средней и максимальной задержек, интенсивностью движения. Ее можно использовать как показатель степени насыщения, сравнивая с длиной очереди, пропускаемой за цикл. Этот критерий используется также при решении задач, связанных с управлением в условиях возникновения заторовых ситуаций [43]. Зарубежные инженеры и исследователи в качестве показателя эффективности функционирования светофорного объекта используют уровень обслуживания (LOS-level of service), который позволяет сравнивать степень транспортного удобства для отдельных полос, регулируемых направлений, подходов или перекрестков в целом. Однако оценка уровня обслуживания производится на основании средней задержки одного автомобиля по табличной шкале, которая представлена в руководствах и пособиях [43,105,106]
Для определения эффективности работы перекрестка используется классификация, включающая шесть уровней обслуживания от A до F, где уровень А характеризуется как самый благоприятный для водителей, а уровень F – напротив, самый нежелательный.
При использовании уровня обслуживания в качестве универсального критерия появляется возможность оценивать эффективность работы не только одного рассматриваемого перекрестка, но и целой улично-дорожной сети, состоящей как из регулируемых и не регулируемых пересечений, так и из перегонов, участков переплетения транспортных потоков и других элементов УДС [43]. Однако какой-либо комплексной формулы, определяющей уровень обслуживания, которую можно было бы использовать в качестве критерия при оптимизации длительности цикла и фаз не существует.
Необходимо отметить, что практика использования комплексных критериев оптимизации сводилась к совмещению величины средней задержки на перекрестках и количества остановок на магистрали. Такой показатель использовали В.Т. Капитанов и Д. Робертсон [29,126] для оптимизации управляющих воздействий на магистрали при расчете координированного управления с помощью программ «Трасса» и «Транзит» соответственно.
Подобные комплексные критерии для изолированных перекрестков не применяются в связи с предположением о том, что большинство критериев управления линейно зависят от величины средней задержки [25]. Остальные из упомянутых выше критериев не нашли широкого применения для оптимизации работы светофорной сигнализации, однако они успешно используются при исследовании эффективности действующих регулируемых перекрестков. Это объясняет широкое распространения критерия средней задержки транспортных средств на перекрестке как критерия оптимизации параметров СР.
Основной целью в большинстве работ [1,6,22,25,29,38,52,64,126,139] считается минимизация времени нахождения водителя за рулем автомобиля. Поэтому в практических целях основным критерием, определяющим оптимальность выбранного режима, является среднее время задержки автомобилей на перекрестке. Задержка, которую испытывает водитель, зависит от ряда факторов, связанных с геометрическими особенностями пересечения, режимом регулирования, интенсивностью прибытия ТС к перекрестку. Таким образом, под транспортной задержкой принято понимать задержку, возникающую в результате снижения скорости транспортных средств из-за наличия на их пути регулируемых пересечений. Величина данной задержки определяется как разница по времени при движении автомобиля через рассматриваемый регулируемый перекресток и движении на этом же участке при отсутствии СР на пересечении.
Данный критерий имеет ясный физический смысл, может быть сравнительно просто измерен и оценен в денежном выражении, что дает возможность рассчитывать экономическую эффективность работы светофорного объекта. Известен целый ряд методов оптимизации процессов управления транспортными потоками, базирующихся на применении данного критерия. Отметим также, что задержка широко используется как показатель эффективности различных систем массового обслуживания.
Методика проведения экспериментальных исследований
При выполнении исследовательских работ в области организации дорожного движения и планирования эксперимента одним из наиболее важных этапов является этап подготовки исходных данных, в который входит измерение характеристик ТП. К подобным характеристикам можно отнести интенсивность и скорость движения, временные интервалы между транспортными средствами и др.
Для проведения замеров параметров транспортных потоков могут быть использованы такие технические средства, как видеокамеры или различного рода детекторы движения транспорта. В зависимости от решаемой задачи то или иное техническое средство может обеспечивать наибольшую эффективность.
Сбор статистических данных о характеристиках ТП является трудоемким процессом, а также зачастую сопряжен с недостатком технической базы и нехваткой человеческих ресурсов [73]. В подобных условиях оказался и автор работы, поэтому для исследований использовался весь возможный набор инструментов, направленный на изучение ТП. Основные условия измерений характеристик ТП на многополосных дорогах можно сформулировать следующим образом: 1) одновременная фиксация характеристик ТП на всех полосах одного направления в условиях большого количества ТС; 2) наблюдение за движением автомобилей при различной интенсивности и составе ТП; 3) наблюдение за всеми автомобилями, образующими ТП в проходящих группах, т.е. сплошное наблюдение; 4) наблюдения на различных участках автомобильных дорог в различных дорожных условиях (количество полос, ширина ПЧ, параметры СР). Таким образом, при исследовании закономерностей ТП необходимо описать движение большого числа автомобилей для получения достоверных статистических оценок. Поэтому для всестороннего и полного исследования характеристик ТП необходимо использование как можно большего количества данных из различных точек УДС.
Учитывая вышесказанное, в ходе экспериментальной части использовалось следующее оборудование и оснащение: 1. Комплекс видеомониторинга ТП «Трафик-Монитор» на базе передвижной лаборатории (ГАЗ-32212); 2. Устройство накопления информации о ТП УНИТП-3; 3. Портативный ЭВМ; 4. Измерительное колесо и лазерная рулетка; 5. Секундомер.
Комплекс видеомониторинга «Трафик-Монитор» на базе передвижной лаборатории (см. рисунок 3.2) предназначен для видеонаблюдения за участком автомобильной дороги и определения в реальном масштабе времени характеристик ТП. Устройство позволяет автоматизировать сбор статистических данных о характеристиках ТП. Комплекс «Трафик-Монитор» позволяет получать текущую и долговременную статистику. Текущая статистика накапливается с периодом, который задает пользователь. Минимальное время накопления - 5 с, долговременная статистика накапливается с периодом 1 час. «Трафик-Монитор» обладает следующими функциональными возможностями: одновременный анализ транспортного потока для нескольких полос движения (не более 6); классификация транспортных средств по типу -легковой автомобиль, малый грузовой автомобиль или пикап, большой грузовой автомобиль (более 12 м), автобус, мотоцикл; измерение статистических характеристик транспортного потока по каждой полосе. Рисунок 3.2 – Обследование характеристик ТП с помощью комплекса «Трафик-Монитор» на базе передвижной лаборатории в сечении ул. Красный путь Определяются следующие параметры: - общее количество транспортных средств, проехавших за время анализа; - количество транспортных средств каждого типа; - средняя скорость движения всех транспортных средств по полосе; - средняя скорость движения ТС по видам; - средняя дистанция между транспортными средствами; - загруженность полосы; - среднеквадратическое отклонение скорости движения; - наличие транспортного затора; В рабочем режиме комплекс «Трафик-Монитор» с помощью программы «TMControl» осуществляет автоматическое накопление статистических данных и при получении запроса передает требуемую информацию на удаленный компьютер. Вид интерфейса программы во время накопления статистических данных представлен на рисунке 3.3.
Результаты спектрального анализа изменения интенсивности транспортного потока
Полученные значения показывают высокую степень тесноты связи между показателем АЛ и интенсивностью Л движения на значимом уровне, что подтверждает выдвинутое во 2-й главе предположение о наличии тесной зависимости между неравномерностью ТП и его интенсивностью.
Для определения возможности использования линейной аппроксимации зависимости была рассчитана разница UV =0,17, которая в соответствии с неравенством (3.8) говорит о нерациональности использования линейной функции для аппроксимации. Поэтому, исходя из предположений о виде зависимости (2.15) и визуального оценивания (см. рисунок 4.3) корреляционного поля между переменными, установлено, что наиболее подходящей функцией для аппроксимации рассматриваемой зависимости будет являться полином 2-й степени. В соответствии с этим были определены коэффициенты для уравнения вида (2.15). Значение полученных коэффициентов, а также уровень их значимости представлены в таблице 4.5. Таким образом, была получена нелинейная однофакторная зависимость: АХ = 14,3876 + 0,1455 X - 0,000082 X2. (4.1) Оценка значимости полученного уравнения производилась по методике, предложенной в гл.2, результаты оценки приведены в таблице 4.6.
Проведенная оценка точности представленной нелинейной модели зависимости между показателем внутричасовой неравномерности АЛ и интенсивностью движения Л показала, что высокой значимостью обладают как само уравнение зависимости, так и его коэффициенты. Несмотря на это, рассмотренная модель обладает недостаточной информативностью, поскольку вариация интенсивности движения объясняет только около 75% вариации показателя внутричасовой неравномерности. Это может объясняться тем, что транспортный поток с позиции кибернетики - большая система, которая может быть удовлетворительно описана лишь достаточно гибкой математической моделью, при этом модель должна содержать достаточное количество варьируемых параметров, изменяя которые можно получить результаты, удовлетворительно отражающие действительность [33].
Поэтому одно факторную модель можно рекомендовать к использованию только при отсутствии статистических данных о других влияющих факторах.
Для увеличения информативности модели показателя неравномерности ТП рассмотрим уравнение регрессии (2.16), учитывающее несколько независимых факторов. Выбор переменных для составления много факторной модели основан на факторном анализе, проведенном в главе 2 настоящей диссертации (см. раздел 2.3). Необходимо отметить, что в модели возможно использование только тех факторов, показатели которых поддаются измерению или определению в ходе проведения экспериментальных данных. Поэтому много факторная модель может быть получена на основе факторов, приведенных в таблице 4.3.
Использование статистических данных о варьировании зависимой и независимых переменных позволило определить параметры нелинейного уравнения зависимости показателя неравномерности ТП от независимых факторов: удельная интенсивность движения А, доля легковых автомобилей /, количество полос движения п, ширина полосы движения Ъ.
Далее по методу наименьших квадратов были определены коэффициенты уравнения (2.16). Расчетные значения коэффициентов многофакторной нелинейной зависимости, а также показатели их значимости приведены в таблице
Для сравнения вклада каждого из факторов в уравнения регрессии была составлена диаграмма Парето, которая представлена на рисунке 4.4. Она отражает степень значимости каждого из факторов на основе t-статистики.
По результатам регрессионного анализа, на основании t-статистики и невыполнения неравенства (3.19), коэффициенты при факторе ширины полосы движения b оказались незначимыми в модели показателя внутричасовой неравномерности ТП (см. таблицу 4.7). Исходя из этого, статистически незначимые коэффициенты при показателе ширины полосы движения b были отсеяны, а сам фактор был выведен из модели.
Расчетные коэффициенты многофакторной нелинейной модели внутричасовой неравномерности и показатели их значимости Наименование члена уравнения регрессии Обозначение коэффициента Коэффициент Стандартнаяошибкакоэффициента t-статистика p-уровень Нижняяграницадоверительногоинтервала Верхняяграницадоверительногоинтервала
Анализ адекватности применения представленной зависимости для описания функции отклика на основе F-критерия показал, что уровень значимости полученной модели Р 0,999. В то же время, скорректированный коэффициент детерминации представленной зависимости R2adj = 0,872. Это говорит о том, что вариация выбранных факторов объясняет более 87% вариации показателя неравномерности.
Показатели точности полученной многофакторной модели неравномерности ТП представлены в таблице 4.8. Проведенный регрессионный анализ указывает на высокую степень соответствия полученной зависимости реальному изменению показателя внутричасовой неравномерности.
Влияние факторов характеризуется следующим образом. С ростом интенсивности движения увеличивается величина показателя АЛ, при величине 700-1000 ед./ч происходит перелом кривой зависимости и дальнейшее снижение отклонения интенсивности.
Снижение величины показателя внутричасовой неравномерности АЛ при высоком уровне интенсивности объясняется заполнением полосы движения транспортом и формированием колонного движения на перегоне с равномерными интервалами между ТС.
Состав ТП следующим образом влияет на неравномерность движения: наиболее равномерным на дорогах с низким числом полос в одном направлении (1-2) является полностью грузовой (автобусный) поток. Поскольку грузовые ТС и автобусы имеют меньшую по сравнению с легковыми ТС динамичность и скорость движения, в потоке таких ТС наблюдается минимальное количество перестроений и опережений, что обеспечивает наименьшую неравномерность движения такого потока.