考慮車輛尾氣排放因素的公交信號優(yōu)先控制策略及微觀仿真研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展與汽車保有量的迅速攀升，機動車尾氣排放污染已經(jīng)成為城市空氣污染的主要來源之一。另外，由于交叉口區(qū)域的信號控制措施，機動車加減速和怠速工況明顯增加，使得交叉口成為了路網(wǎng)中高排放和高能耗區(qū)域。為了落實“公交優(yōu)先”發(fā)展戰(zhàn)略、降低交叉口區(qū)域的機動車尾氣排放量，改善交叉口公交信號優(yōu)先控制措施勢在必行。
　　在此背景下，本文以機動車臺架試驗獲取的大量排放數(shù)據(jù)為基礎，探索了機動車在加速、減速和怠速工況下的排放情況，并以此為基礎

2、，在公交信號優(yōu)先的控制方式下，以最大的綜合效益為目標，提出了考慮排放的公交信號優(yōu)先控制策略。最后通過VISSIM仿真實驗實施了該策略，結果表明，本文提出的公交信號優(yōu)先方案不僅能夠降低公交車輛的延誤和排放，還能確保交叉口的整體效益。本論文的具體研究成果如下:
　　1、研究粒子群算法中學習因子與慣性權重的優(yōu)化方法，與使用常量作為學習因子和慣性權重參數(shù)值的原始粒子群算法不同，本文在原始算法中加入兩個優(yōu)化公式，使學習因子和慣性權重隨迭代次

3、數(shù)變化而變化，并使用Matlab編寫了優(yōu)化的粒子群算法，研究優(yōu)化公式在不同閾值下的優(yōu)化效果，最終提高了粒子群算法的準確性和收斂速度。
　　2、本文建立了考慮排放的公交信號優(yōu)先控制模型。該模型以性能指標函數(shù)的形式對公交信號優(yōu)先方案進行評價，由乘客時間效益指標函數(shù)和環(huán)境效益指標函數(shù)兩部分組成，并在Matlab中使用優(yōu)化的粒子群算法實現(xiàn)了模型的快速求解。對乘客時間效益指標函數(shù)和環(huán)境效益指標函數(shù)的研究表明，優(yōu)先相位的綠延時時間越長，交叉口

4、區(qū)域的乘客時間效益和環(huán)境效益越低，并且當?shù)谝痪G燈壓縮相位的壓縮時間達到極限后，兩項效益值的下降幅度會增大。
　　3、選擇中關村東路與知春路交叉口進行了公交信號優(yōu)先控制的實例研究。以VISSIM作為仿真平臺，利用Matlab、優(yōu)化的粒子群算法計算出不同優(yōu)先情況下的最優(yōu)配時方案，并在VisVAP中編寫公交信號優(yōu)先控制的程序，最后通過VISSIM仿真實現(xiàn)本文提出的公交優(yōu)先控制策略。仿真結果表明，本文提出的公交信號優(yōu)先控制策略不但能夠顯著