Содержание к диссертации
Введение
1 Современное состояние проблемы 9
1.1 Современные проблемы транспортной планировки и застройки городов 9
1.2 Современные методы исследования транспортных пересечений городских улиц и дорог 14
1.2.1 Многомерные статистические методы в исследовании транспортных пересечений городских улиц и дорог 14
1.2.1.1 Кластерный анализ 14
1.2.1.2 Дискриминантный анализ 16
1.2.2 Имитационные модели транспортных перекрестков городских улиц и дорог 17
1.3 Методы расчета светофорных циклов и транспортных задержек на изолированных регулируемых перекрестках 20
1.3.1 Методы расчета светофорных циклов на изолированных регулируемых перекрестках 23
1.3.2 Методы расчета транспортных задержек на изолированных регулируемых перекрестках 26
Выводы по главе 35
2 Методические основы анализа и классификации регулируемых перекрестков 38
2.1 Кластерный анализ в классификации регулируемых транспортных перекрестков 38
2.2 Дискриминантами анализ в идентификации регулируемых транспортных перекрестков 54
Выводы по главе 61
3 Теоретические основы оптимизации работы изолированных перекрестков 62
3.1 Методологические основы использования имитационного моделирования при исследовании изолированных регулируемых автотранспортных перекрестков 62
3.2 Теория планирования эксперимента в имитационном моделировании 71
3.3 Множественный регрессионный анализ при обработке результатов имитационного моделирования 83
3.4 Методика оптимизации работы изолированных регулируемых транспортных перекрестков 95
3.4.1 Критерии качества управления светофорной сигнализацией 95
3.4.2 Методика определения оптимального режима работы светофорной сигнализации на изолированном перекрестке 98
Выводы по главе 103
4 Реализация научных результатов исследования 105
4.1 Классификация перекрестков методами кластерного анализа. 105
4.2 Идентификация перекрестков методами дискриминантного анализа 113
4.3 Построение плана проведения экспериментов 116
4.4 Моделирование процессов функционирования регулируемых автотранспортных перекрестков 117
4.5 Определение оптимального режима работы светофорных объектов 139
4.6 Определение экономической эффективности 143
4.6.1 Определение социально-экономического эффекта 143
4.6.2 Определение технико-экономического эффекта 144
4.6.3 Определение предотвращенного эко лого-экономического ущерба 147
Выводы по главе 151
Основные результаты и выводы 153
Литература
- Современные методы исследования транспортных пересечений городских улиц и дорог
- Имитационные модели транспортных перекрестков городских улиц и дорог
- Дискриминантами анализ в идентификации регулируемых транспортных перекрестков
- Множественный регрессионный анализ при обработке результатов имитационного моделирования
Введение к работе
Актуальность исследования. Увеличивающаяся концентрация автомобильного транспорта в городах за последние пятнадцать лет создает не только проблему обеспечения безопасности дорожного движения (БДД), но и становится причиной постоянно возрастающей загрузки и транспортных задержек на подходах к автотранспортным перекресткам городских улиц, увеличения количества остановок и троганий в транспортном потоке. Заторы являются следствием как сложившейся застройки городов, обуславливающей низкую пропускную способность проезжей части, так и организационно-управленческих причин, одной из которых является несоответствие режимов работы светофорной сигнализации реальным условиям движения. Все это приводит к низкой скорости сообщения, увеличению выбросов токсичных веществ, аварийности.
В городах неизбежно растет количество светофорных объектов. В г. Липецке при населении 520 тысяч жителей количество светофорных объектов составляет 101, из них 42 светофорных объекта на транспортных пересечениях и примыканиях и, соответственно, 59 — для пропуска пешеходного движения. В связи с быстрым темпом роста количества светофорных объектов, в Российской- Федерации назревает необходимость классифицировать перекрестки, оборудованные светофорной сигнализацией. Введение классификации регулируемых автотранспортных перекрестков городских улиц и дорог позволит повысить качество проектирования организации дорожного движения и оценить эффективность режимов светофорного регулирования.
Диссертационная работа целенаправленна на повышение уровня системной (экономической, дорожно-транспортной, экологической) безопасности транспортных потоков. Ранее разработанные методы и модели решения этих задач, ввиду изменившейся транспортной ситуации, имеют
недостаточную практическую значимость и ряд существенных ограничений. В связи с вышеизложенным, проведение исследований, направленных на разработку научно-обоснованных методов повышения эффективности движения транспортных потоков на основе оптимизации режимов работы светофорного объекта, обусловило актуальность настоящего исследования.
Целью исследования является разработка теоретико-прикладных основ оптимизации режимов работы светофорного регулирования на изолированных перекрестках, обеспечивающих повышение эффективности функционирования систем пассажирогрузодвижения, улучшение экологической ситуации в городах и снижение количества ДТП.
Объект исследования - изолированные регулируемые перекрестки городских улиц и транспортные потоки на них.
Теоретической и методологической основой исследования послужили научные труды по проблемам повышения социальной и экономической эффективности функционирования регулируемых перекрестков, снижения ДТП и уменьшения негативного воздействия автомобильного транспорта на окружающую среду, натурные исследования, методы многомерного статистического анализа, имитационного моделирования, системного анализа, теория планирования эксперимента и математические основы нелинейной оптимизации.
Научная новизна исследования заключается в разработке следующих теоретико-методологических и методических основ оптимизации светофорного регулирования движения транспортных потоков на изолированных перекрестках городских улиц, которые выносятся на защиту:
- методология и методика классификации регулируемых перекрестков городских улиц;
- теоретические положения и методика идентификации (определения
принадлежности к известному классу) регулируемых перекрестков городских
улиц;
методика определения зависимости транспортной задержки на подходе к изолированному регулированному перекрестку от интенсивности движения транспортных средств, длительности цикла светофорного регулирования, доли горения зеленого сигнала светофора в цикле регулирования и долилевоповоротного движения;
теоретико-методологический подход определения эффективного режима работы светофорного объекта на основе теории нелинейной оптимизации;
- установленные закономерности и полученные модели, зависимостей
величин удельных транспортных задержек на подходе для каждого класса
регулируемых перекрестков от интенсивности движения транспортных
потоков и режимов работы светофорного объекта.
Практическая значимость. Разработанные в диссертации теоретико-методологические и практические положения, модели и методики составляют научную основу построения систем совершенствования механизмов управления. БДД иг могут быть использованы Государственной инспекцией безопасности дорожного движения на всех этапах разработки и реализации мероприятий по организации дорожного движения, выборе наиболее эффективных режимов работы светофорной сигнализации на изолированных перекрестках, а также организациями, занимающимися проектированием улично-дорожной сети городов. Предлагаемые методики, алгоритмы и программы позволяют разработать эффективные управленческие решения и пути повышения уровня системной безопасности транспортных потоков.
Реализация результатов работы. Теоретические, методологические и прикладные исследования использовались: при выполнении международного
проекта «Решение экологических проблем на транспорте» совместно с Итальянским университетом г. Анконы; Управлением Государственной инспекции БДД УВД по Липецкой области; в учебном процессе на кафедре управления автотранспортом Липецкого ГТУ при изучении дисциплин «Технические средства организации дорожного движения», «Моделирование дорожного движения» и в дипломном проектировании.
Апробация работы. Основные положения и результаты исследований доложены, обсуждены и одобрены на: Всероссийской научно-практической конференции «Развитие транспорта в регионах России: проблемы и перспективы» (Киров, 2007 г.); 10-й Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы экологии и экологической безопасности центрального Черноземья Российской Федерации» (Липецк, 2006 г.); ежегодных научно-технических конференциях в Липецком ГТУ (2006-2007 гг.) и заседаниях кафедры управления автотранспортом Липецкого ГТУ (2006-2008 гг.).
Публикации. Основные теоретические положения и научно-практические результаты опубликованы в 7 печатных трудах, в том числе 1 публикация в издании, включенном в перечень ВАК.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов, списка литературы и приложений на 39 стр., содержит 165 стр. текста, 50 табл., 23 рис. Библиографический список включает 123 наименования.
Современные методы исследования транспортных пересечений городских улиц и дорог
Классификация является фундаментальным процессом научной практики, поскольку системы классификаций содержат понятия, необходимые для разработки теорий в науке [34, 63, 89].
Приведем определения кластерного анализа, использованные разными авторами. Кластерный анализ — это общее название множества вычислительных процедур, используемых при создании классификации. Кластерный анализ - это способ группировки многомерных объектов, основанный на- представлении результатов отдельных наблюдений точками подходящего геометрического пространства с последующим выделением групп как «сгустков» этих точек [63]. Целью кластерного анализа является выявление множества скрытых признаков, характеризующих объекты и разбиение их на однородные подмножества [53].
Первые работы, упоминающие о кластерных методах, появились давно, но большая часть литературы по кластерному анализу была написана в течение последних десятилетий. Как научное направление, кластерный анализ заявил о себе в середине 60-х годов. Существуют две причины интереса к кластерному анализу [89]: 1) появление высокоскоростных компьютеров; 2) фундаментальное значение классификации как научного метода.
В дорожном движении кластерный анализ применялся Кочергой В.Г. для классификации различных типов распределения скоростей при оценке и прогнозировании параметров дорожного движения [53].
Таким образом, кластерный анализ можно применить для классификации как регулируемых, так и не регулируемых перекрестков по целому набору классификационных признаков, а также разбиения этих перекрестков на родственные классы для сокращения трудоемкости разработки- проектов по организации дорожного движения в зоне перекрестков, оптимизации светофорного регулирования и снижения транспортной задержки. 1.2.1.2 Дискриминантный анализ
Дискриминантный анализ является статистическим методом, который позволяет изучать различия между двумя и более группами объектов по нескольким переменным одновременно и дает возможность классифицировать объекты по принципу максимального сходства [89]. Применения дискриминантного анализа многочисленны. Впервые им воспользовался Фишер [46, 89].
Дискриминантный анализ позволяет получить дополнительную информацию для выделенных кластеров. Кроме того, с помощью дискриминантного анализа можно без потери точности произвести оценку принадлежности проектируемого перекрестка по совокупности классификационных признаков.
В дорожном движении дискриминантный анализ применялся Кочергой В. Г., для получения возможности определять, к какому кластеру относится любая новая выборка распределения скоростей при оценке и прогнозировании параметров дорожного движения [53].
Дискриминантный анализ можно применять для идентификации (определения принадлежности к одному из уже известных классов) перекрестков, оборудованных светофорной сигнализацией по его геометрическим параметрам, характеристике зоны застройки и по интенсивности пешеходного и транспортного потоков.
Последовательным применением кластерного и дискриминантного методов анализа может быть решена важная практическая задача классификации и идентификации (определения принадлежности) различных типов перекрестков, оборудованных светофорной сигнализацией на основе их геометрических параметров, характеристик зоны застройки, а также интенсивности пешеходного и транспортного потоков. 1.2.2 Имитационные модели транспортных перекрестков городских улиц и дорог
Вопросы, связанные с моделированием дорожного движения отражены в трудах М. Вол [24], А. А. Гаврилова [25], Д. Дрю [31], Ю. В. Завадского [35], X. Иносэ и Т. Хамада [39], В. Т. Капитанова [41] и В. В. Сильянова [79, 80].
Имитационное моделирование — это все более популярный и эффективный инструмент анализа сложных транспортных систем и решения проблем, связанных с системами управления дорожным движением, которые практически не могут быть решены путем теоретического анализа и натурных экспериментов. Зачастую, поведение одного фактора, описывающего транспортную систему, или взаимодействие ограниченного числа факторов может быть описано математически с приемлемой степенью достоверности. Имитационное моделирование предназначено для воспроизведения сложных реальных транспортных систем в виде компьютерной программы.
В общем случае, моделирование представляет собой процесс замещения объекта исследования некоторой его моделью и проведение исследований на модели с целью получения необходимой информации об объекте [85]. Модель - это физический или абстрактный образ моделируемого объекта, удобный для проведения исследований и позволяющий адекватно отображать интересующие исследователя физические свойства и характеристики объекта.
Имитационные модели транспортных перекрестков городских улиц и дорог
Постоянный рост интенсивности движения приводит к увеличению скопления в транспортных узлах УДС городов. Это вызывает транспортные задержки, снижение скорости сообщения, неоправданный перерасход топлива, потерю времени пассажирами и водителями, загрязнение окружающей среды продуктами неполного сгорания топлива, шум. Обеспечение быстрого и безопасного движения в современных городах требует применения комплекса мероприятий архитектурно-планировочного и организационного характера. Организационные мероприятия способны привести хотя и к временному, но сравнительно быстрому эффекту, а в ряде случаев выступают как единственное средство решения транспортной проблемы. При реализации мероприятий по организации движения особая роль принадлежит внедрению технических средств: дорожных знаков и дорожной разметки, средств светофорного регулирования, дорожных ограждений и направляющих устройств. При этом светофорное регулирование является одним из основных средств обеспечения безопасности движения на перекрестках.
В теории и практике регулирования уличного движения сложились два направления работ, отражающих структуру дорожно-транспортной сети городов. Эти два направления различаются изучаемым объектом. Это может быть либо отдельный перекресток, либо система перекрестков.
Назовем регулируемый перекресток изолированным, если процесс его функционирования и режим работы светофорной сигнализации не зависит от работы светофорной сигнализации на смежных перекрестках. При этом какой-либо перекресток по одним из направлений движения может рассматриваться как изолированный, а по другим - как один из объектов сети.
Перекресток ведет себя как изолированный, и транспортная задержка не зависит от величины сдвига цикла на смежном перекрестке, если связывающая их длина перегона удовлетворяет условию [43]: l l25V\n- — П 1) Р(0) К1Л) где V - скорость движения по перегону, м/с; Т - цикл регулирования, с; Р(0) - временная длина группы автомобилей, с. Вопросы, связанные с организацией дорожного движения на регулируемых перекрестках и транспортных задержек на них были отражены в трудах М. Б. Афанасьева [8], Н. О. Брайловского [17], В. Е. Верейкина [20-22], А. Д. Заклинского [36], В. Т. Капитанова [40-44], Г. И. Кливковштейна [47-49], В. И. Коноплянко [50, 51], Ю. А. Кременца [55-58], А. Г. Левашева [60], А. Г. Романова [75], В. В. Сильянова [80], R. Akcelik [95], I. Е. Baerwald [96], К. L. Bang [97], М. J. Beckmann[99], К. G. Courage и P. P. Papapanou [101], М. С. Dunne [102], F. A. Haight [103], J. Li [108], F. В. Lin и F. Mazdeyasa [109, 110], A. D. May [111], D. R. McNeil [112], A. J. Miller [113], G. F. Newell [114-116], J. A. Sosin [117], K. Ohno [119], A. Tarko [120], F. V. Webster [123] и ряда других авторов [24, 39, 92, 98, 105, 106, 107, 118, 121, 122].
Основными устоявшимися понятиями, которые используют исследователи при расчете режимов регулирования и оценке качества движения транспортных средств на подходах к регулируемому перекрестку являются: поток насыщения; эффективная длительность горения сигналов; задержка на подходе; суммарная задержка перекрестка; длина очереди транспортных средств; пропускная способность полосы движения, подхода к перекрестку, перекрестка в целом; уровень насыщенности; уровень качества обслуживания; временной интервал; длительность цикла регулирования.
Процесс организации дорожного движения на регулируемом перекрестке можно представить в виде схемы (рис. 1.1), из которой видно, что и для проектируемого и для существующего перекрестка основными этапами являются: исследование перекрестка, расчет режима работы светофорной сигнализации и оценка ее эффективности, а именно расчет суммарной транспортной задержки перекрестка в целом.
Дискриминантами анализ в идентификации регулируемых транспортных перекрестков
Развитие транспортной сети города неизбежно приводит к увеличению количества регулируемых перекрестков. При» проектировании схемы организации движения и расчете режимов светофорного регулирования новых перекрестков возникает вопрос об определении их функциональной принадлежности к одному из уже определенных классов. Дискриминантный анализ представляет собой такое средство идентификации регулируемых перекрестков.
Дискриминантный анализ — это раздел многомерного статистического анализа,- содержанием которого является разработка методов решения и идентификации объектов (регулируемых перекрестков) по определенному набору признаков. Этот метод идентификации дает возможность получить одну или несколько функций, обеспечивающих возможность отнесения данного объекта (регулируемого перекрестка) к одной из некоторых групп. Эти функции называются классифицирующими и зависят от значений переменных таким образом, что появляется возможность отнести каждый регулируемый перекресток к одному из уже известных классов [46].
Пусть имеется множество регулируемых перекрестков Х],Х2...Хп. Каждый регулируемый перекресток характеризуется несколькими признаками (переменными) Xt — {xn,xi2...xim} t і = \,п. Для регулируемого перекрестка такими признаками являются геометрические параметры перекрестка, характеристика зоны застройки перекрестка и интенсивности пешеходного и транспортного потоков. Структура основных классификационных признаков регулируемых перекрестков, используемых для проведения дискриминантного анализа, приведена в Приложении 2. По каждому перекрестку, оборудованному светофорной сигнализацией, были рассмотрены следующие классификационные признаки: xvx2,x3,x4 - ширина полосы соответственно по направлениям Юг-Север, Запад-Восток, Север-Юг и Восток-Запад, м; - -5 6 7 8 - число полос на подходе соответственно по направлениям Юг-Север, Запад-Восток, Север-Юг и Восток-Запад; х9,х]0,хи,х12 - число полос на выходе соответственно по направлениям Юг-Север, Запад-Восток, Север-Юг и Восток-Запад; х]з х\4 х\5 х\б х\тх\& х\9 х20 - радиус траектории поворота автомобиля соответственно на направлениях Юг-Запад, Юг-Восток, Запад-Север, Запад-Юг, Север-Восток, Север-Запад, Восток-Юг, Восток-Север, м; х2\ - емкость стоянки у торгового центра; х22,х23,х24,х25 - наличие остановок общественного транспорта соответственно по направлениям Юг-Север, Запад-Восток, Север-Юг и Восток-Запад; х26,х27 - интенсивность пешеходного потока соответственно по направлениям Запад-Восток и Юг-Север, чел/час; - 28 29 30 31 - интенсивность транспортного потока соответственно по направлениям Юг-Север, Запад-Восток, Север-Юг и Восток-Запад, прив.ед./час; х32 - принадлежность регулируемого перекрестка к известному классу.
При использовании дискриминантного анализа предполагается, что все множество регулируемых перекрестков города при помощи методики классификации уже разбито на несколько классов. Признаки, которые используются для того, чтобы отличать один класс от другого, называют дискриминантными переменными.
Введем следующие обозначения: к - число классов; т - число дискриминантных переменных; пк - число регулируемых перекрестков в классе; п - общее число регулируемых перекрестков по всем классам;
При проведении дискриминантного анализа должны соблюдаться следующие условия [89]: 1) число классов: к 2; 2) число регулируемых перекрестков в каждом классе: п 2\ 3) число дискриминантных переменных: 0 т (п-2); 4) дискриминантные переменные измеряются по интервальной шкале; 5) дискриминантные переменные линейно независимы; 6) ковариационные матрицы классов примерно равны. Классифицирующая функция представляет собой линейную комбинацию для каждого класса, которая максимизирует различия между классами, но минимизирует дисперсию внутри классов. Она имеет следующий вид
Множественный регрессионный анализ при обработке результатов имитационного моделирования
На основе построенных для каждого выделенного класса регулируемых перекрестков планов эксперимента, рассчитанных для каждого опыта режимов работы светофорной сигнализации и проведенных экспериментов на имитационной модели, проведем обработку результатов имитационного моделирования. Для этого воспользуемся множественным статистическим регрессионным анализом. Обработку результатов множественного регрессионного анализа будем проводить с помощью пакета прикладных программ "Statistica" v. 6.0 [15, 16]. При проведении множественного регрессионного анализа "Statistica" предлагает все распространенные виды критериев оценки регрессионных зависимостей, что позволяет исследователю качественно выбирать регрессионные зависимости, которые наиболее точно соответствуют исходным статистическим выборкам.
Факторами, влияющими на значение транспортной задержки на регулируемых перекрестках, являются длительность цикла светофорного регулирования, продолжительность горения разрешающего (запрещающего) сигнала светофора, интенсивности движения транспортных средств на подходах к перекрестку, а также интенсивность левоповоротного движения. Сумму интенсивностей движения транспортных средств по направлениям прямо и направо для упрощения плана эксперимента обозначим как интенсивность движения транспортных средств на подходе. Исходя из этого, построим функцию зависимости удельной транспортной задержки cokj - Wkj JTk для каждого направления движения на перекрестке от интенсивности движения на подходе, доли левоповоротного движения и доли горения зеленого сигнала следующего вида
Один из подходов к решению задачи аппроксимации результатов наблюдений аналитической зависимостью основывается на теореме Вейерштрасса [9, 12, 14], гласящей, что любая непрерывная функция с точностью до сколь угодно малого 8 0 может быть аппроксимирована многочленом. Например, р 7( ) = & %( ), (3.18) где Д. - s-и коэффициент многочлена.
Для выявления зависимостей вида (3.18 или 3.19) будем строить полином следующего вида = А + А - + Мщ + АЛ + /W + Р К + & » + /W + A/V -(3-19) Наиболее приемлемым способом определения вида исходного уравнения регрессии является метод перебора различных уравнений. Функция значений удельной транспортной задержки зависит от 3-х переменных Xj=(Skj, kj, akj), где і - номер опыта, / = 1,Р. Оценка параметров /?0,/?,, Д,..., Д, производится посредством метода наименьших квадратов, сущность которого сводится к минимизации суммы квадратов невязок minA2 =тт \а)к -& s( ,)[ (3-20) Ps Ps ,=1 I 5=1 ) Опустив соответствующие выкладки, окончательно имеем (#,,#,/?2,...,/?8)7 ={xrxYxrY, (3.21) где (X Х) - обратная информационная матрица. Полученное по опытным данным уравнение регрессии без статистического анализа остается лишь статистической гипотезой и, как всякая гипотеза, требует проверки.
Целью многомерного статистического анализа уравнения регрессии является: 1) проверка выполнимости некоторых предпосылок регрессионного анализа, в частности проверка однородности дисперсии воспроизводимости, проверка независимости результатов эксперимента и т.д.; 2) установление степени адекватности регрессионной модели, т.е. степени соответствия функции удельной транспортной задержки опытным данным; 3) оценка эффектов факторов и их взаимодействий, т.е. оценка вкладов факторов в величину отклика;
Центральным этапом статистического анализа является проверка адекватности регрессионной модели. Для проверки адекватности уравнения регрессии необходимо, чтобы число степеней свободы было больше нуля. В регрессионном анализе число степеней свободы h определяется как разность между числом опытов Р, по которым оценивают параметры регрессии, и числом факторов т. Таким образом, h = P-m. (3.22)
Число опытов Р может не совпадать с числом точек факторного пространства п, в которых ставились опыты, ибо в одной и той же точке (при одном и том же комплексе условий) может быть поставлено несколько опытов. Следовательно, всегда Р п.
Для оценки взаимосвязи между удельной транспортной задержкой сок} и интенсивностью движения на подходе, долей левоповоротного движения и удельным временем горения зеленого сигнала, рассчитаем множественный коэффициент корреляции R. Он отражает тесноту связи между вариацией зависимой переменной 0)kj и вариациями всех включенных в анализ независимых переменных и вычисляется по формуле [2, 3, 4]
