Развитие методов мониторинга транспортных потоков для оперативного управления дорожным движением на магистралях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.10, кандидат технических наук Тебеньков, Сергей Евгеньевич

• Тебеньков, Сергей Евгеньевич
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Тебеньков, Сергей Евгеньевич

Введение

Глава 1. Состояние теории и практики организации дорожного движения на магистральных автомобильных дорогах

1.1. Особенности функционирования магистральных и скоростных автомобильных дорог

1.2. Магистральные автомобильные дороги как составляющие транспортных коридоров

1.3. Концепция автоматизированной системы управления дорожным движением на магистрали

1.4. Концепция активного управления дорожным движением

1.5. Особенности управления дорожным движением на основе j ^ использования мониторинга транспортных потоков

1.6. Информация, необходимая для управления транспортными ^ ^ потоками на магистральных дорогах

1.7. Технические характеристики современных детекторов транспорта

1.8. Обзор существующих детекторов транспорта

1.9. Выводы. Формулирование цели и задач исследования

Глава 2. Теоретические основы оценки существующих матриц ^ корреспонденций

2.1. Классификация моделей оценок матриц корреспонденций

2.2. Особенности оценки матрицы корреспонденций с ^ использованием только значений интенсивности движения

2.3. Обработка информации о параметрах транспортных потоков

2.4. Методы робастного оценивания параметров линейной ^ регрессии

2.5. Метод, разработанный Транспортной Лабораторией ИрГТУ (TL-ISTU)

2.6. Программный комплекс Visum методы моделирования

2.7. Программный комплекс Aimsun

2.8. Выводы по второй главе

Глава 3. Состав экспериментальных исследований и экспериментальная база

3.1. Состав и очередность выполненных экспериментов

3.2. Функциональные возможности детектора Wavetronix Smart „. Sensor HD

3.3. Дорожная лаборатория TL - ISTU

3.4. Методика обработки видеоматериала

3.5. Выводы по третьей главе

Глава 4. Результаты анализа экспериментальных данных 100 4.1. Результаты оценки точности измерений детектора Wavetronix 1 „„ Smart Sensor HD

4.2. Результаты оценки объемов транзитного автомобильного движения

4.3. Результаты натурного обследования транспортного коридора ^ М53-М55 на участке г. Ангарск-г. Иркутск-г. Шелехов

4.4. Результаты эксперимента, оценка влияния удаленности детекторов транспорта на ошибку сведения данных замеров в единую 107 выборку

4.5. Результаты тестирования методов оценки матриц ^ корреспонденции! на примере искусственных данных

4.6. Модель транспортного коридора М53-М55 на участке г. Ангарск ^ - г. Иркутск - г. Шелехов

4.7. Результат оценки матрицы корреспонденции транспортного ^^ коридора М53 - М

4.8 Оценка эффективности введения светофорного регулирования на ^^ рампах развязок магистральной автомобильной дороги

4.9 Выводы по четвертой главе 154 Основные выводы 156 Библиографический список 159 Приложение А 172 Приложение Б 176 Приложение В 182 Приложение Г 196 Приложение Д 223 Приложение Е

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие методов мониторинга транспортных потоков для оперативного управления дорожным движением на магистралях»

Актуальность исследования. Рост уровня автомобилизации и объемов пассажирских и грузовых перевозок автомобильным транспортом в Российской Федерации сопровождаются концентрацией транспортных потоков на магистральных автомобильных дорогах (далее по тексту -магистралях). Например, на МКАД в Москве и КАД в Санкт-Петербурге интенсивность движения уже превышает 100 тыс. автомобилей в сутки. Транспортные заторы на таких магистралях характеризуются значительным суммарным ущербом, вызванным задержками транспорта, увеличением расхода топлива и уровня загрязнения, транспортной усталостью населения и т.д. Поэтому организация дорожного движения (ОДД) на магистралях становится важной составляющей развития автотранспортного комплекса страны и сферой применения новых информационных технологий на автомобильном транспорте. В связи с этим в нашей стране разрабатывается концепция системы автоматизированного управления дорожным движением -АСУДД «Магистраль».

В европейских странах (ФРГ, Англия, Голландия, Франция) аналогом АСУДД «Магистраль» стал «Активный менеджмент трафика» (Active Traffic Management - ATM), внедряемый сейчас в США, Австралии и Канаде. АТМ позволил сократить (www.highways.gov.uk): продолжительность поездок на 25%; количество ДТП на 30%; количество заторов на 20%. Важнейшей задачей АТМ является прогноз и предупреждения транспортных заторов на магистралях и ликвидации заторов в случае их возникновения. Практика показала, что самый эффективный инструмент решения этой задачи -светофорное регулирование въезда на магистраль (Ramp Metering), которому сейчас уделяется большое внимание (пример - проект стран Европейского содружества EURAMP).

Алгоритмы координированного светофорного регулирования въезда на магистраль основываются на информации о распределении транспортных потоков на ней - т.е. на расчёте матрицы корреспонденций, между въездами на магистраль, съездами с нее и участком прогнозируемого или возникшего транспортного затора. Сам расчет матрицы осуществляется на основе данных, поступающих в режиме реального времени с детекторов, размещаемых вдоль магистрали, на въездах и выездах. Ограничение въезда на магистраль дополняется динамической ремаршрутизацией (Dynamic Rerouting) -предоставлением в режиме реального времени информации водителям об ограничении въезда на магистраль и рекомендуемых маршрутах движения.

Для внедрения в нашей стране оперативного управления дорожным движением на магистралях необходимы получение и систематизация новых научных знаний:

• о методах расчёта матриц корреспонденций, на основе которых осуществляется оценка распределения транспортных потоков;

• о методах определения зон, предшествующих возникающему или возникшему затору, в границах которых следует выполнять оперативное управление дорожным движением и осуществлять ограничение въезда на магистраль;

• о факторах, влияющих на точность оценки распределения транспортных потоков на магистрали, на основе которых выполняется оперативное управление дорожным движением.

В этой связи данная диссертация посвящена актуальной теме совершенствования методов мониторинга транспортных потоков для оперативного управления дорожным движением на магистралях.

Рабочая гипотеза. Оперативное управление дорожным движением на магистралях, направленное на снижение вероятности возникновения транспортных заторов или продолжительности их существования, должно основываться на оценке распределения потоков транспортных средств с использованием данных мониторинга.

Цель работы - совершенствование методов мониторинга потоков транспорта при оперативном управлении дорожным движением на магистралях, осуществляемого в целях предотвращения предзаторовых состояний и сокращения продолжительности заторов в случае их возникновения.

Объект исследования - процесс оценки распределения транспортных потоков по данным, поступающим с детекторов транспорта.

Предмет исследования - факторы, влияющие на точность оценки матрицы корреспонденций на основе данных, поступающих с детекторов транспорта.

Цель работы обусловила постановку и решение следующих основных задач:

• оценить точность измерений интенсивности движения радиолокационными детекторами;

• теоретически обосновать модели оценки матриц корреспонденций на магистралях и выполнить сравнительный анализ точности на примере искусственных и реальных данных интенсивности движения;

• установить перечень важнейших факторов, влияющих на точность оценки матрицы корреспонденций, оценить влияние этих факторов;

• сформулировать практические рекомендации по оценке распределения транспортных потоков на магистральных дорогах на основе применения радиолокационных детекторов транспорта;

• произвести производственную проверку и технико-экономическую оценку исследований

Научная новизна исследования:

• установлены свойства и величины ошибок, возникающих при сведении данных единовременных замеров интенсивности движения на магистрали в единую выборку;

• на основе сравнительного анализа точности выявлена оптимальная модель расчета матрицы корреспонденций на магистрали в случаях использования данных интенсивности движения, поступающих с детекторов транспорта;

• установлены факторы, влияющие на точность оценки матрицы корреспонденций и зависимости, характеризующие влияние этих факторов на оценки распределения потоков транспортных средств. Практическая значимость работы: Даны практические рекомендации по выполнению мониторинга транспортных потоков и оценки их распределения на магистральной автомобильной дороге в случае применения радиолокационных детекторов. Рекомендации могут использоваться проектными и эксплуатационными организациями, службами ГИБДД:

• в проектах оснащения техническими средствами ОДД магистральных автомобильных дорог;

• при разработке программного обеспечения АСУДД третьего и четвертого поколения для магистральных автомобильных дорог;

• при оперативном управлении дорожным движением на магистральных автомобильных дорогах.

Обоснованность и достоверность исследований обеспечены: необходимым объемом экспериментальных исследований, установленным при помощи теории вероятности и математической статистики; корректность экспериментов, выполненных с применением современного оборудования; корректным использованием корреляционно-регрессивного анализа; Научные положения, выносимые на защиту:

• расчет матрицы корреспонденций с использованием данных, получаемых с детекторов транспорта должен осуществляться на основе робастной модели;

• при осуществлении оперативного управления дорожным движением рекомендуется размещать детекторы транспорта на развязках и перегонах на расстоянии друг от друга не превышающем 2 км, что позволяет минимизировать ошибки, возникающие при сведении в единую выборку данных интенсивности движения; • с целью предотвращения предзаторовых ситуаций и заторов на магистралях целесообразно применять оперативное управление дорожным движением в зонах протяженностью до 15 км. Реализация работы. Результаты исследования внедрены «Проблемной лабораторией организации и безопасности дорожного движения» МАДИ в научно-исследовательской работе «Проведение исследований и разработка предложений по установлению (уточнению) критериев введения светофорного регулирования на перекрестках», выполненной в рамках Федеральной целевой программы «Повышение безопасности дорожного движения в 2006-2012 годах».

Апробация работы. Основные положения и результаты исследований докладывались: на VI Всероссийской научно-технической конференции «Политранспортные системы Сибири» (Новосибирск, 2009 г.); на VII Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы и достижения автотранспортного комплекса» (Екатеринбург, 2009г.); на II Международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы развития Евроазиатских транспортных систем» (Челябинск, 2010г.); на V Российско-Германской конференции по безопасности дорожного движения «Безопасность движения в городах» (Иркутск, 2010г.); на IX и X научно-практических конференциях «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах» (Санкт - Петербург, 2010 и 2012 г.г.), на II Всероссийской научно-практической конференции, «приуроченной к дню космонавтики» (Иркутск, 2012г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, в том числе 4 публикации в изданиях, входящих в перечень российских рецензируемых научных журналов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных выводов, приложения и списка литературы. Объем диссертации составляет 229 стр. машинописного текста, включая 115 рисунков и 64 таблицы. Библиографический список включает 134 наименования.

Заключение диссертации по теме «Эксплуатация автомобильного транспорта», Тебеньков, Сергей Евгеньевич

3.5. Выводы по третьей главе

1. Выбранный для выполнения экспериментов детектор Smart Sensor HD125 отвечает современным требованиям, предъявляемым к детекторам транспорта, применяемых АСУУД «Магистраль» и в технологии управления, получившим название Active Traffic Management. Данный детектор позволяет отслеживать с высокой точностью целый набор характеристик транспортного потока. Поэтому можно использовать этот тип детекторов для обнаружения заторовых и предзаторовых ситуаций на основе анализа характеристик плотности и скорости потока.

Радиолокационные детекторы наилучшим образом предназначены для фиксации интенсивности движения транспорта и его скорости на скоростных многополосных магистралях, по сравнению с другими устройствами. Данные детекторы работают во всех погодных условиях, самостоятельно обрабатывают данные и представляют в удобном для дальнейшего анализа виде, не требуют постоянного обслуживания и не нуждаются в качественных линиях связи, одно устройство на многополосном перегоне может заменить несколько детекторов.

2. Точность работы детектора Smart Sensor HD125 проверяется в данном исследовании путём сопоставления его показаний с данными видеосъёмки, которые принимаются в качестве эталонных.

3. С целью определения факторов, влияющих на точность определения матриц корреспонденций и установления зависимостей, описывающих это влияние, выполняются следующие исследования:

• замеры интенсивности движения на перегонах коридора - федеральные дороги М53 и М55 (рис. 5);

• замеры на перекрестках и разноуровневых развязках в границах рассматриваемого транспортного коридора М53 и М55;

• видеофиксация номеров транспортных средств на начальном и конечном сечениях рассматриваемого транспортного коридора, для оценки проезда транзита.

4. Для тестирования методов оценки матриц корреспонденций в реальных условиях создается модель рассматриваемого участка сети в пакете УКБГМ. Модель должна максимально правдоподобно отражать реальные характеристики транспортных потоков и условия движения. Поэтому в ней учитываются факторы, влияющие на исходные данные, такие как: протяженность сети и перегонов, светофорные объекты, изменение интенсивности движения и скорости на перегонах, внутричасовые колебания интенсивности движения.

Глава 4. Результаты анализа экспериментальных данных

4.1. Результаты оценки точности измерений детектора Wavetronix Smart

Sensor HD125

Одной из задач настоящей диссертационной работы была оценка точности определения интенсивности движения детекторами транспорта. Эксперимент выполнялся с использованием детектора Wavetronix Smart Sensor HD125 и видеокамер, установленных на дорожную лабораторию согласно схеме (рис. 4.1). Детектор транспорта размещался около проезжей части на обочине, согласно инструкции производителя оборудования (см. гл. 3, п.2). Измерения интенсивности выполнялись одновременно для двух направлений движения. Продолжительность замеров составляла 14 ч.

Рис. 4.1. Схема измерений интенсивности движения, радиолокационным детектором и видеокамерой, соответственно V], иУг - транспортные потоки в прямом и обратном направлениях

Для оценки точности замеров интенсивности движения транспорта, выполняемых детектором, сравнивались данные, получаемые с детектора и видеокамеры за 5-ти минутные интервалы. Результаты эксперимента представлены на рис. 4.2 и приведены в Приложении А (см. табл. А.1). видеокамера

V, т детектор

В Иркутск - детектор ----В Иркутск - камера —отклонение

Из Иркутска - детектор о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о 1Г> о ю о 1Г> о ю о о 1Л ю о о ю о ю о ю о Оо о ю о 1П о ю о ио о иг> о ио о ио о 10 ио о ю о ио ю т— см ю с» о у ср ю у; см уГ ю у; од уг 1Л у; 9Н уГ ю см со ю о см со ю о см со ю о см ■уг ю т— см со 00 О) СП сп СП о о о г— т— «ГЧ1 (N4 со со со со тг ю ю ю (О со со СГ) со 00 00 00 СП СП т— т— т— т— г— т— ч— т- -г— т— Т" т— Т" ч— т— т— т— ч— ч— г— т— т— ч— т— т—

Рис.4.2. Оценка точности замеров интенсивности движения (авт./5 мин) на участке дороги М55

Обработка видеоматериала проводилась с помощью замедленного просмотра и фиксированием транспортных средств по методики описанной ранее (см. гл. 3.4). Полученные с применением видеосъемки данные приняты реальными значениями интенсивности движения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Тебеньков, Сергей Евгеньевич, 2013 год

1. Блинкин М. Я. Задача оптимального управления транспортным потоком на автомобильной магистрали. // Автоматика и телемеханика. В 5, 1976. С. 27-33.

2. Бранольте У. Нормативное обеспечение ИТС в Европе / У. Бранольте, Д. Вольф // журнал Дорожная держава. Санкт-Петербург: Держава, 2012. -№42 - С. 63-65.

3. Галабурда В. Г., Персианов В. А., Тимошин А. А. и др. Единая транспортная система: Учеб. для вузов.; М.: Транспорт, 1996. - 295с.

4. ГОСТ Р 52398-2005 Классификация автомобильных дорог. Основные параметры и требования // М.: Стандарт информ., 2006. 4с.

5. ГОСТ Р 52289-2004 «Технические средства организации дорожного движения».

6. Демиденко У.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.

7. Жанказиев, C.B. Интеллектуальные транспортные системы в автомобильно-дорожном комплексе / В. М. Приходько, В.М. Власов, А. М. Иванов // Книга под общ. ред. В. М. Приходько; МАДИ. М.: ООО «Мэйлер», 2011. - 487 с.

8. Жанказиев, C.B. Интеллектуальные дороги современный взгляд / C.B. Жанказиев, A.A. Тур, Р.Ф. Халилев// Наука и техника в дорожной отрасли. -2010-2-стр. 1-7.

9. Жанказиев, C.B. Задачи построения "интеллектуальной дороги" / А. И. Воробьев // Средства и технологии телематики на автомобильном транспорте (сборник научных трудов) М.: МАДИ (ГТУ), 2008. - С. 188203.

10. Кочерга В. Г., Зырянов В. В., Коноплянко В. И. Интеллектуальные транспортные системы в дорожном движении. Ростов-на-Дону: РГУ, -2001.-108 с

11. П.Кожевников В. И., Вытяжков Д. В., Толмачев В. В., Луговенко В. В., Гриценко А. А. Автоматизированная система управления дорожным движением // Вестник СевКавГТУ. Серия «Естественнонаучная», №1(6), 2003.

12. Кременец Ю. А. Технические средства организации дорожного движения: Учебник для вузов. М.: Транспорт, 1990. - 255 с.

13. Лагерев Р. Ю. Оценка матриц корреспонденций транспортных потоков по данным интенсивности движения: дис. канд. техн. наук / Р. Ю. Лагерев Волгоград, 2007. 188 с.

14. Литвин Е.В., Бурнинова O.A. Высокоэффективные решения для управления дорожным движением // Материалы Международного конгресса ROAD TRAFFIC RUSSIA. — M. 2011. http://ksodd.ru/bdd/publication/litvin.php.

15. Лобанов E. M. Особенности движения на городских магистралях / Е. М. Лобанов // Труды МАДИ. 1969. - Вып.27. - С. 132-143.

16. Михайлов А. Ю., Головных И. М. Робастное оценивание матриц корреспонденций на основе данных интенсивности движения // Вестник стипендиатов DAAD. DAAD, ИрГТУ, Иркутск, 2001. С. 31 - 42.

17. Михайлов А. Ю., Головных И. М. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей городов. -Новосибирск: Наука, 2004. -267 с.

18. Рекомендации по проектированию улиц и дорог городов и сельских поселений // М.: ЦНИИП градостроительства Минстроя России, 1994. -88с.

19. СНиП 2.05.02-85*. Автомобильные дороги. Строительные нормы и правила. -М.: ЦИТП Госстроя СССР, 1986

20. СНиП 2.07.01 89*. Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений. / Госстрой СССР. - М.: ЦНТИ Госстроя СССР, 2006. - 56 с.

21. СНиП 2.07.01 89. Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений. М.: ЦНТИ Госстроя СССР, 1989. - 56 с.

22. Тебеньков С. Е. Оценка распределения потоков в коридоре автомобильного транспорта с размещаемыми на перегонах детекторами // Вестник ИрГТУ. Иркутск 2010. - №5. - С. 157 - 161

23. Тебеньков С. Е., Левашев А. Г., Михайлов А. Ю. Анализ транспортныхпотоков в транспортных коридорах // Проблемы и перспективы развития162

24. Евроазиатский транспортных систем: материалы второй Международной научно-практической конференции, 11 мая 2010 г. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2010 - С. 213 - 218.

25. Тебеньков С. Е., Левашев. А. Г. Исследование матриц корреспонденций транспортных потоков // Материалы Восьмой МНТК "Наука-образованию, производству, экономике", в 4х томах, том третий. Минск: Изд-во БИТУ, 2010.-С. 127.

26. Тебеньков С. Е., Левашев. А. Г. Мониторинг транспортных потоков в транспортных коридорах // Материалы Восьмой МНТК "Наука-образованию, производству, экономике", в 4х томах, том третий. Минск: Изд-во БИТУ, 2010. - С. 127.

27. Тебеньков С. Е., Левашев. А. Г. Особенности современных детекторов автомобильного транспорта // Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. 2011. - N 6. - С. 72-78.

28. Тебеньков С. Е., Левашев. А. Г. Результаты оценки распределения транспортных потоков в транспортных коридорах // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011. - №10. - С. 120-127.

29. Троицкая Н. А. Единая транспортная система: Учебник для студентов учреждений сред. проф. образования. М.: Издательский центр «Академия», 2003. - 240 с.

30. Туктаров А. Ю. Тебеньков С. Е. Левашев А. Г. Оценка распределения продолжительности паркирования // Сборник статей II Всероссийской научно-практической конференции, приуроченной к дню космонавтики. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2012-С. 295-298.

31. Хейт Ф. Математическая теория транспортных потоков. М.: Мир, 1966. -187 с.

32. Холопова К. В. Экономика и организация внешнеторговых перевозок: Учебник. М.: Юристъ, 2000. - 684 с.

33. Шишкина Л. Н. Транспортная система России / Шишкина Л. H. М.: 2003.

34. Щербанин. Ю. А. Транспортные коридоры: еще модно. http://www.rostransport.com/pdf75/07-09.pdfjvr2 5 2006.

35. Abrahamsson T. Estimation of Origin-Destination Matrices Using Traffic Counts A Literature Survey/ T. Abrahamsson // International Institute for Applied Systems Analysis, Interim Report IR-98-021/May, 1998.27 p.

36. Access and roadside management standards // South Carolina department of transportation, 2008. 130 p.

37. Access Management Balancing. Access and Mobility. Office of the State Transportation Planner Systems Planning Office.( www.fladot.com)

38. Access management classification and spacing standards // Oregon department of transportation, Background Paper #5, 1996. 31 p.

39. Access Management Guide // Indiana department of transportation, 2006.-158p.

40. Access Management Manual // Minnesota department of transportation, Chapter 3,2008.-49 p.

41. Access Management Manual // Texas department of transportation, 2009.-42p.5 5. Access management manual. Режим доступа:http//www.dot.state.oh.us/planning/AccessMgmt/ManualDefault.htm

42. Access management system and standards // Nevada department of transportation, Traffic Engineering, 1999. 36 p.

43. Active Traffic Management (ATM) Project M42 Junctions 3A-7. Highways Agency website, Highways Agency, Department of Transport, United Kingdom, http://www.highways.gov.uk/knowledge/tcc/atm/index.Accessed November2005.

44. AIMSUN Planner Manual / TSS-Transport Simulation System, Version 1.12006.

45. Aldrin M. Traffic volume estimation from shot-period traffic counts // Traffic Eng. and Contr., 1998. v. 39 - N12. - P. 656 - 659.

46. Basic Freeway Section and Ideal Freeway Conditions. http//www.uidaho.edu/niattlabmanual/Chapters/capacityandlos/theory and concepts/BasicFreewaySectionAndldealConditions.htm

47. Benefit of Access Management. FHWA Document Number FHWA-OP-03-066. http://www.accessmanagement.gov

48. Cascetta E., Nguyen S. A Unified Framework for Estimating or Updating Origin/Destination Matrices from Traffic Counts. Transportation Research, 22B, 1998. p.437-455.

49. Cassidy M. J., Rudjanakanoknad J. (). Increasing the capacity of an isolated merge by metering its on-ramp. Transportation Research Part B: Methodological 39, 2005. p.896-913.

50. Chang, G. L., Wu, J. Recursive Estimation of Time-Varying Origin-Destination Flows from Traffic Counts in Freeway Corridors. Transportation Research, 28B (2), 1994. p.141-160.

51. Chen, L. L., May A. D. and Auslander D.M. (1990). Freeway ramp control using fuzzy set theory for inexact reasoning. Transportation Research Part A 24, 15-25.

52. Chu Lianyu Optimization of the ALINEA Ramp-metering Control Using Genetic Algorithm with Micro-simulation// California PATH, ATMS Center Institute of Transportation Studies University of California, 2003. 22 p.

53. Congestion Mitigation Website. Federal Highway Administration, U.S. Department of Transportation http://ops.fhwa.dot.gov/congestionmitigation/-congestionmitigation.htm, Accessed August 2006.

54. Daily Travel & Highway Capacity 1999: US Urbanized Areas over 1,000,000. http://www.publicpurpose.com/hwy-tti99travel.htm

55. Dixon, M. P. and Rilett, L. R. (2002). Real-Time OD Estimation Using Automatic Vehicle Identification and Traffic Count Data. Journal of Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 17(1), pp. 7-21.

56. Driveway Information Guide // Florida department of transportation, 2008. -94p.

57. Evaluation Results // European Ramp Metering Project, Contract No 507645, 2004.- 295 p

58. Geroliminis Nikolas, Srivastava Anupam, Michalopoulos Panos Development of the Next Generation Stratified Ramp Metering Algorithm Based on Freeway Design Final Report Department of Civil Engineering University of Minnesota Minneapolis March 2011 94 p.

59. Handbook of ramp metering // European Ramp Metering Project, Contract No 507645, 2007.- 88 p.

60. Haj-Salem, H. and M. Papageorgiou Ramp metering impact on urban corridor traffic: Field results. Transportation Research Part 1995^4 29(4), 303-319.

61. Haj-Salem, H., Papageorgiou, M., Ramp metering impact on urban corridor traffic: field results. Transportation Research 1995, 29A (4), pp. 303-319.

62. Highway Capacity Manual 2000 (HCM 2000) // Transportation Research Board, National Research Council, Washington, D.C., U.S.A. 2000. 1134 p.

63. Iowa Statewide Urban Design Standards Manual. Chapter 5:Roadway Design. Section 5: Access Management. Режим доступа: http//www.iowasudas.org/designs/ch5sec5.pdf

64. Kotsialos A., Papageorgiou . Hierarchical Nonlinear Model-Predictive Ramp Metering Control for Freeway Networks TRISTAN V: The Fifth Triennial Symposium on Transportation Analysis Le Gosier, Guadeloupe, June 13-18, 2004. 7p.

65. Kotsialos A., Papageorgiou M. Optimal Coordinated Ramp Metering with Advanced Motorway Optimal Control//Transportation Research Record 1748, 2001.-p. 55-71.

66. Lierkamp D. A New Ramp Metering Control Algorithm for Optimizing Freeway Travel Times //Masters of Information Technology University of Ballarat 2006. 117 p.

67. Muhurdarevic Z. and Ramp Metering In Europe. State-of-Art and Beyond// Fifth International Conference on Traffic and Transportation Studies (ICTTS) Xi'an, China August 2-4, 2006. 7 p.

68. NCHRP Report 548: A Guidebook for Including Access Management in Transportation Planning, Transportation Research Board. 2005.

69. Papageorgiou Markos, Kosmatopoulos Elias, and Papamichail Ioannis Effects of Variable Speed Limits on Motorway Traffic Flow//Transportation Research Record 2047 D.C., 2008, pp. 37-48.

70. Papageorgiou M., H. Hadi Salem, and Blosseville J-M. () "ALINEA: A Local Feedback Control Law for On-Ramp Metering," Transportation Research Record, vol. 1320, 1991. pp. 58-64.

71. Papageorgiou M., Hadi Salem H. Middleham F. ALINEA Local Ramp Metering: Summary of Field Results//Transportation Research Record, vol. 1603, 1997.-pp. 90-98.

72. Ramp Meter Design Manual // California Department of Transpiration, January 2000. 52 p.

73. Ramp Metering. Deployment guideline//TMS-DG03, Version 01-02-00, January 2012. 49 p.

74. Real-Time Adaptive Ramp Metering: Phase I MILOS Proof of Concept. Final Report 595// ATLAS Research Center, Systems & Industrial Engineering Department, the University of Arizona 2006. - 71 p.

75. Report No. FHWA-SA-97-064. Freeway Management Handbook//U.S. Department of Transportation, Federal Highway Administration, 1997. 625p.

76. Report No. FHWA-PL-07-012 Active Traffic Management: The Next Step in Congestion Management// U.S. Department of Transportation, Federal Highway Administration 2008. 88 p.

77. Report No. MN/RC 2004-37. Measuring the Equity and Efficiency of Ramp Meters// Department of Civil Engineering, University of Minnesota, 2004. - 102 P

78. Road classification system A consolidated report, http://www.city.toro-nto.on.ca/transportation/pdf/classqualifications.pdf

79. Scariza Joseph R. Evaluation of Coordinated and Local Ramp Metering Algorithms using Microscopic Traffic Simulation//Master of Science in Transportation Massachusetts Institute of Technology June 2003. 108 p.

80. Schnabel W. Grundlagen der Strassenverkehrstechnik und der Verkehrsplanung/ W. Schnabel, D. Lohse//Verlagr Bauwesen, Berlin. Band 2. 1997.

81. Siemens Traffic Controls Limited, Vehicle detector outstation handbook. http://www.siemens.co.uk/traffic/pool/downloads/handbooks/-motorway/667hb26767001 .pdf. 2001. 71 -c.

82. Street characteristics. Режим доступа: http//www.ci.fort-worth.tx.us/tpw/mtp/streetchac.asp

83. Street Classification, http://www.ci.eugene.or.us/pw/ trans/ ACSP/ 2740.pdf

84. Street functional classifications. Режим доступа: http//www.ci.fort-worth.tx.us/tpw/mtp/streetfunct.asp

85. Taale H., Middelham Rijkswaterstaat F. Ten years of ramp-metering in the Netherlands, The Netherlands Paper for the 10th International Conference on Road Transport Information and Control, IEE, London, April 2000 5 p.

86. Traffic Control Systems Handbook, Federal Highway Administration1.plementation Package FHWA-IP-85-11. U.S. Department of Transportation,170

87. Federal Highway Administration, 1985. Also published as ITE Publication No. LP-123. Institute of Washington, DC. Transportation Engineers, Washington, DC. 1985.

88. Traffic Detector Handbook, Federal Highway Administration Implementation Package FHWA-IP-85-11. U.S. Department of Transportation, Federal Highway Administration. 2006. 291-c.

89. Van der Zijpp, N.J. Dynamic OD-Matrix Estimation from Traffic Counts and Automated Vehicle Identification Data. //Transportation Research Record, 1607, 1997.-pp. 87-94.

90. Van Zuylen H. J. Willumsen L. G. (The Most Likely Trip Matrix Estimated from Traffic Counts.//Transportation Research, 14B, 1980. pp 281-293.

91. VISUM 10.0 User Manual // PTV Planung Transport Verkehr AG. 2007.

92. Zackor H., Papageorgiou M. Speed Limitation on Freeways: Traffic-Responsive Strategies. In Concise Encyclopedia of Traffic and Transportation Systems. Pergamon Press, Oxford, United Kingdom, 1991, pp. 507-511.

93. Примеры данных обследования замеров интенсивности транспортных потоков полученных с детектора и видео съемки на одном участке сети вобоих направлениях одновременно

94. Сумма 8063 8080 Ц43| 8231 8250 1711. Дисперсия 2,489 4,533

95. Среднеквадратическое отклонение 1,578 2,129

96. Текст ш файла для пакета МАТЬАВ Функции робастного восстановления матрицы корреспонденций взвешенный метод наименьших модулей1. Исходные данные:

97. V показатель степени весовых коэффициентов.

98. Включаем опцию "использование начального решения"options = optimset('LargeScaleVoff) options = optimset('LargeScaleVon')eGRM=y-yGRM -ошибка регрессии после гравитационного моделирования ^mJ^sizeCA) -определяем размер исходной матрицы

99. Формируем вектор нижних ограничений для значений корреспонденцииvlb=xGRM*lb МНК - вектор оценок полученный с помощью МНК vlb 1 =zeros(n, 1) -формируем нулевой вектор размерностью n* 1 vlb=vlb vlbl vlbl. -сформированный вектор НО размерностью m+2n* 1

100. Формируем вектор верхних ограничений для значений корреепондеиций и ошибокvub=xGRM*ub ub - коэффициент ВОvubl=(abs(eGRM)/div) div - коэффициент l

101. Формируем матрицу А2 размером n*m+2nfor i=l:n if eGRM(i)>=0 dl(i)=l d2(i)=0 else dl(i)=0 d2(i)=-l end end

102. A2=A,diag(dl),diag(d2). конкатенация матрицы А с учетом ввода фиктивных переменных

103. RY=y, yGRM, yMHMl, уМНМ2, уМНМЗ, уМНМ4, уМНМ5.1. Ошибок потоков

104. ReY= y-yGRM, у-уМНМ1, у-уМНМ2, у-уМНМЗ, у-уМНМ4, у-уМНМ5.

105. Сумма абсолютных ошибок потоков

106. RsumabsY=sum(abs(eGRM), 1), sum(abs(eMHMl),l), sum(abs(eMHM2),l), sum(abs(eMHM3), 1), sum(abs(eMHM4),l), sum(abs(eMHM5),l).

107. RstdY=std(y), std(yGRM), std(yMHMl), std(yMHM2), std(yMHM3), std(yMHM4), std(yMHM5).

108. Среднее абсолютное отклоненение потоков

109. RmadY=mad(y-yGRM), mad(y-yMHMl), mad(y-yMHM2), mad(y-yMHM3), mad(y-yMHM4), mad(y-yMHM5).

110. Матрицы решений корреспонденций Значение корреспонденций

111. RX=xGRM, xMHMl, хМНМ2, хМНМЗ, хМНМ4, хМНМ5.

112. Сумма абсолютных ошибок корреспонденций

113. RsumabsX=sum(abs(xr-xMHMl)), sum(abs(xr-xMHM2)), sum(abs(xr-xMHM3)), sum(abs(xr-xMHM4)), sum(abs(xr-xMHM5)).

114. Ошибки корреспонденций ITReX=xr-xMHM 1, xr-xMHM2, xr-xMHM3, xr-xMHM4, xr-xMHM5. Среднее абсолютное отклонение корреспонденций

115. Результаты сравнение методов востановления матрицы кореспонденции на тестовой сети.110610141. У1