Повышение системной безопасности транспортных потоков оптимизацией светофорного регулирования их движения

• Автор: Кадасев, Дмитрий Анатольевич
• Шифр специальности: 05.22.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Липецк
• Количество страниц: 206 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ.

1.1 Современные проблемы транспортной планировки и застройки

городов.

1.2 Современные методы исследования транспортных пересечений

городских улиц и дорог.

1.2.1 Многомерные статистические методы в исследовании

транспортных пересечений городских улиц и дорог

1.2.1.1 Кластерный анализ.

1.2.1.2 Дискриминантный анализ

1.2.2 Имитационные модели транспортных перекрестков городских
улиц и дорог.
1.3 Методы расчета светофорных циклов и транспортных задержек
на изолированных регулируемых перекрестках.
1.3.1 Методы расчета светофорных циклов на изолированных
регулируемых перекрестках
1.3.2 Методы расчета транспортных задержек на изолированных
регулируемых перекрестках
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ.
2 МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА И
КЛАССИФИКАЦИИ РЕГУЛИРУЕМЫХ ПЕРЕКРЕСТКОВ.
2.1 Кластерный анализ в классификации регулируемых
транспортных перекрестков
V
2.2 Дискриминантный анализ в идентификации регулируемых
транспортных перекрестков.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
3 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОПТИМИЗАЦИИ РАБОТЫ
ИЗОЛИРОВАННЫХ ПЕРЕКРЕСТКОВ
3.1 Методологические основы использования имитационного
моделирования при исследовании изолированных регулируемых автотранспортных перекрестков
3.2 Теория планирования эксперимента в имитационном
моделировании.
3.3 Множественный регрессионный анализ при обработке
результатов имитационного моделирования.
3.4 Методика оптимизации работы изолированных регулируемых
транспортных перекрестков.
3.4.1 Критерии качества управления светофорной сигнализацией
3.4.2 Методика определения оптимального режима работы
светофорной сигнализации на изолированном перекрестке
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
4 РЕАЛИЗАЦИЯ НАУЧНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
ИССЛЕДОВАНИЯ.
4.1 Классификация перекрестков методами кластерного анализа.
4.2 Идентификация перекрестков методами дискриминантного
анализа
4.3 Построение плана проведения экспериментов
4.4 Моделирование процессов функционирования регулируемых
автотранспортных перекрестков.
4.5 Определение оптимального режима работы светофорных объектов.
4.6 Определение экономической эффективности
4.6.1 Определение социальноэкономического эффекта.
4.6.2 Определение техникоэкономического эффекта.
4.6.3 Определение предотвращенного экологоэкономического
ущерба.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
ЛИТЕРАТУРА


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 []. Применения дискриминантного анализа многочисленны. Впервые им воспользовался Фишер [, ]. 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 []. 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. Вопросы, связанные с моделированием дорожного движения отражены в трудах М. Вол [], А. А. Гаврилова [], Д. Дрю [], Ю. В. Завадского [], X. Иносэ и Т. Хамада [], В. Т. Капитанова [] и В. В. Сильянова [, ]. 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 []. Модель - это физический или абстрактный образ моделируемого объекта, удобный для проведения исследований и позволяющий адекватно отображать интересующие исследователя физические свойства и характеристики объекта. Имитационное моделирование является широко признанным методом решения сложных задач анализа, оптимизации и проектирования систем управления [, ]. ЭВМ экспериментов с имитационными моделями, машинной обработкой данных и анализа результатов. Основная цель моделирования - создание модели действия и взаимодействия элементов системы, позволяющей определить для некоторых сочетаний проектных условий эффективность или уровень обслуживания системы (в виде пропускной способности, продолжительности транспортных задержек и т. При имитационном моделировании на входе задаются исходные параметры, такие как интенсивность движения, геометрия проезжей части, режим работы светофорной сигнализации и др. На выходе же получаются такие важные характеристики транспортной системы как задержка, длина очереди, количество троганий, время сообщения и др. Результаты моделирования могут быть представлены в двух форматах: аналитическом и графическом. Построение модели и выполнение моделирования является хорошим способом систематического накопления необходимых данных и позволяет получить обширную информацию о характеристиках транспортных потоков и функционировании дорожных сооружений. Моделирование сложных процессов движения транспорта позволяет определить, какие переменные являются важными и каким образом они взаимосвязаны. В конечном счстс, это может привести к выводу аналитических выражений. Моделирование может выполняться для проверки неоднозначного аналитического решения.