拉格朗日體系下高速公路網(wǎng)監(jiān)控方法研究.pdf

1、高速公路網(wǎng)交通流監(jiān)控工作中包含兩項(xiàng)基礎(chǔ)性的工作:一是如何科學(xué)合理地布設(shè)檢測(cè)器，二是如何對(duì)沒(méi)有布設(shè)檢測(cè)器的位置上的交通流狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。通過(guò)這兩項(xiàng)工作可實(shí)時(shí)獲得高速公路路段交通流狀態(tài)參數(shù)（流量，平均速度和密度等），并保證在每一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)內(nèi)具有足夠的空間解析度。如果沒(méi)有科學(xué)合理的交通狀態(tài)估計(jì)，就無(wú)法進(jìn)行交通事件識(shí)別、狀態(tài)預(yù)測(cè)和控制策略優(yōu)化。這兩項(xiàng)工作是現(xiàn)代高速公路管理與控制中最為關(guān)鍵的部分。
　　通?；谀Ｐ偷慕煌顟B(tài)估計(jì)包含一個(gè)為刻畫(huà)

2、狀態(tài)變量動(dòng)態(tài)變化而建的動(dòng)態(tài)模型，一系列與檢測(cè)值相關(guān)聯(lián)的觀測(cè)方程，和一種將模型預(yù)測(cè)值與檢測(cè)值數(shù)據(jù)同化的方法。一般地，動(dòng)態(tài)模型和觀測(cè)模型都是建立在歐拉坐標(biāo)系之上（空間-時(shí)間）。研究表明上述過(guò)程可以用拉格朗日坐標(biāo)（車(chē)輛數(shù)-時(shí)間）描述得更為高效和精確，本文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下。
　　在拉格朗日坐標(biāo)體系中重新建立宏觀交通流模型。拉格朗日坐標(biāo)系被固定在已知的流動(dòng)質(zhì)點(diǎn)上并隨之在空間一時(shí)間上運(yùn)動(dòng)。在這個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)里，研究的對(duì)象不再是確定局部密度

3、，而是車(chē)輛數(shù)n的位置X(n,t）。本文依據(jù)守恒原則和變分原理，將運(yùn)動(dòng)波模型轉(zhuǎn)換成拉格朗日數(shù)值格式，形成交通流動(dòng)態(tài)過(guò)程方程;提出一組觀測(cè)方程，可同時(shí)關(guān)聯(lián)歐氏檢測(cè)數(shù)據(jù)和拉格朗日檢測(cè)器數(shù)據(jù)。在擴(kuò)展卡爾曼濾波方法的基礎(chǔ)上，形成新型的拉格朗日實(shí)時(shí)交通流狀態(tài)估計(jì)器。提出節(jié)點(diǎn)模型表示車(chē)輛的形成和消散，結(jié)合拉格朗日運(yùn)動(dòng)波模型，最終實(shí)現(xiàn)估計(jì)器在大規(guī)模路網(wǎng)上的應(yīng)用。本文在對(duì)拉格朗日估計(jì)器和歐拉估計(jì)器的驗(yàn)證和比較中，使用了相同的LWR模型和現(xiàn)場(chǎng)交通流檢測(cè)數(shù)據(jù)

4、。結(jié)果表明拉格朗日估計(jì)器具有顯著的精確性，在計(jì)算上和理論上都比歐拉估計(jì)方法更優(yōu)越。
　　在拉格朗日坐標(biāo)體系下，本文研究比較了不同的數(shù)據(jù)同化方法的性能。針對(duì)一階線性拉格朗日系統(tǒng)方程，采用牛頓松弛方法將實(shí)時(shí)的交通流檢測(cè)數(shù)據(jù)值融合于交通流模型的技術(shù)，并將它與卡爾曼濾波方法進(jìn)行了比較。前者采用牛頓松弛方法改進(jìn)了LWR模型，在LWR模型的基礎(chǔ)上增加了修正項(xiàng)，減少了測(cè)量值與估計(jì)值之間的誤差，它使得模型估計(jì)值更加逼近測(cè)量值。后者基于卡爾曼濾波和

5、混合系統(tǒng)構(gòu)架，增加了一個(gè)觀察方程到線性流模型中。這兩種方法都假定基本關(guān)系和特征路段的邊界條件為已知，它們都不需要知道出入口匝道檢測(cè)器的計(jì)數(shù)。研究過(guò)程中運(yùn)用多組數(shù)據(jù)對(duì)方法進(jìn)行了測(cè)試，這些數(shù)據(jù)包括現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)。結(jié)果表明本文提出的方法能成功地將GPS數(shù)據(jù)用于高速公路交通狀態(tài)估計(jì)。
　　在對(duì)交通流狀態(tài)估計(jì)方法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，本文提出了一種面向交通流狀態(tài)估計(jì)需求和運(yùn)營(yíng)需求的檢測(cè)器布置方法。將交通流信息采集需求劃分為交通規(guī)劃、路段

6、運(yùn)營(yíng)管理和交通流管控三個(gè)層次，論文定義滿足交通規(guī)劃需求的檢測(cè)器布置方案為最小檢測(cè)器布置，滿足交通狀態(tài)估計(jì)與投資相平衡的檢測(cè)器布置為最優(yōu)檢測(cè)器布置。將高速公路網(wǎng)視為有向圖，邊數(shù)與節(jié)點(diǎn)數(shù)之差為最小檢測(cè)器數(shù)量，利用最小邊控制集的思想得到最小檢測(cè)器布置方案。論文運(yùn)用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)不同檢測(cè)器布置方案下交通流狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，計(jì)算估計(jì)偏差，以獲得最優(yōu)檢測(cè)器布置。論文最后通過(guò)算例對(duì)提出的分層優(yōu)化方法進(jìn)行了仿真試驗(yàn)，驗(yàn)證了方法的有效性。
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