之后，Roberg[39]又利用仿真模型研究分析了在理想网络中以转弯禁限为主的交通事件疏导策略。之后，Sheu 等[45]又提出了一种基于实时交通事件响应匝道协调控制的随机最优控制方法，并借助微观交通仿真手段对各种模拟事件引起的拥塞情况进行了数值研究，相应的数值结果均表明该方法的可行性。......
2023-09-26
城市道路交通事件疏导策略与影响分析
【摘要】：之后，Roberg[39]又利用仿真模型研究分析了在理想网络中以转弯禁限为主的交通事件疏导策略。之后，Sheu 等[45]又提出了一种基于实时交通事件响应匝道协调控制的随机最优控制方法，并借助微观交通仿真手段对各种模拟事件引起的拥塞情况进行了数值研究，相应的数值结果均表明该方法的可行性。
Roberg[38]（1994）构建了一个可在网络中任意位置有效引入交通事件的仿真模型。从拥堵形成的全局过程出发，介绍了一些可供利用的、控制交通拥堵消散的策略。之后，Roberg[39]（1995）又利用仿真模型研究分析了在理想网络中以转弯禁限为主的交通事件疏导策略。
Sabso[40]（1999）基于交通信息对交通网络功效的影响，提出了在已知交通意外事件发生的条件下如何估算交通意外事件对城市交通网络运行的影响，并利用修正了的静态UE 均衡模型对可行性疏导策略进行了评价，但却没有考虑用户的动态交通属性。
Lo 等[41]（2001）提出了一种基于遗传算法的动态交叉口信号控制优化方法，并以香港某一事故黑点为例，证明其与已有算法相比效果更为显著。
F. Logi 与S. G. Ritchie[42]（2001）通过一个实时基于知识的交通拥堵管理系统（TCM）为偶发性拥堵发生后的交通控制计划给予决策支持，并形成具体的交通分流及控制方案。通过仿真对该系统进行了标定并对其改善路网性能的有效性进行了验证。该系统的独特性在于，可以处理多源输入数据及推断知识，并能对其推理过程进行解释。
Al-Madani[43]（2003）通过视频技术对单个交叉口进行真实数据采集，对比了在交通管制与信号控制两种疏导策略下的交叉口的动态车辆延误。
Sheu 等[44]（2003）采用一种离散非线性随机模型拟定了交通事件发生后，车道拥堵条件下的车道状态变量及控制变量，并开发了一种预测动态控制变量的实时控制算法。之后，Sheu 等[45]（2007）又提出了一种基于实时交通事件响应匝道协调控制的随机最优控制方法，并借助微观交通仿真手段对各种模拟事件引起的拥塞情况进行了数值研究，相应的数值结果均表明该方法的可行性。
Hamza-Lup 等[46]（2008）提出了两种疏散算法，并进行了模拟研究以比较它们的性能。这两种算法的智能交通疏散管理系统对事件提供快速高效的响应，自动生成动态疏散计划，并根据事件发生的地点和范围，以安全的方式自动控制交通灯，直接疏散交通。
Long 等[47]（2012）介绍了一种由交通事件引起的交通拥堵传播的有效控制策略，并在双向方格网络中仿真验证了该策略的有效性；同时使用交通拥堵传播的空间拓扑结构，探讨了车辆禁行措施的单线控制、多线控制、面控制及菱形控制多种交通控制策略，并就这些策略对交通堵塞和延误的影响进行了分析。
A. R. Güner 等[48]（2012）提出50%以上的延误都源于由交通事件等原因而引起的偶发性拥堵。因此，针对在非稳态随机网络中的偶发性拥堵，基于交通事件对出行时间的影响之研究，提出了一种针对车辆的动态路径选择的随机动态规 划。
孙莉芬[49]（2005）分析了在发生拥堵的情况下，以可以获取交通拥堵的相关交通特性为前提，分别构建了针对偶发性交通拥堵和常发性交通拥堵的交通拥堵疏导决策框架。
任其亮[50]（2007）以常发性交通拥堵为研究对象，探讨了时空路网交通拥堵预测与疏导决策的理论和方法，并建立了基于交通均衡分布理论的交通拥堵疏导决策框架。
龙建成[51]（2009）依据突发事件下的交通拥堵传播的空间结构，在能够预测到交通拥堵传播态势的情况下，提出了突发事件下交通拥堵消散的控制策略。
付蓬勃[52]（2010）分析了非稳态交通条件下的车辆行为特性，并建立了一种新的元胞自动机交通流模型。运用该模型对入口限流控制、主线限速控制及组合控制三种控制策略的堵塞消散过程进行模拟，通过时空图对比发现组合控制策略具有较优的堵塞消散效果。
尹琨杰[53]（2011）结合城市中心区交通瓶颈产生机理，提出了一种基于交通瓶颈识别的交通拥堵疏导策略。
李树彬等[54]（2012）运用改进的中观交通流模型，对交通事故下理想格子网络的交通拥堵形成和消散过程进行了模拟。依据交通拥堵传播的空间结构特征，利用转弯禁限与车辆途中更换路径的交通管制和诱导措施，首次提出了“树控制”策略缓解交通拥堵，并通过仿真手段验证了该策略的有效性。
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2023-09-26
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2023-09-26
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