14 莫罗佐夫。.

Модели транспортных
потоков в задачах анализа
эффективности организации
дорожного движения
Выполнил:
аспирант, В.В. Морозов
Научный руководитель:
к.т.н., доцент кафедры ЭАТ, С.А. Ярков
Актуальность темы
2
Последствия высокого уровня
автомобилизации в крупных
городах
Ухудшение экологической
обстановки
Образование транспортных
заторов
Рост аварийности
Ухудшение экологической
обстановки
Увеличение
экономических издержек
Понижения уровня жизни
и статуса города
3
Основные составляющие моделирования
загрузки транспортной сети
Моделирование загрузки
транспортной сети
Модели расчета
коммуникаций
Модели транспортных
потоков
Модели распределения
транспортных потоков
4
Критерии оценки эффективности
ОДД (в работе Е.А. Румянцеву)
Частные показатели
Показатели, основанные на величине издержек
Показатели, основанные на величине очереди
Степень использования пропускной способности
Отношение величины прибывающего к
перекрестку потока к величине пропускаемого
потока (в случае перенасыщения потока)
Интегральные показатели
Относительные безразмерные показатели
Показатели, имеющие физическую
размерность
Доля задержанных автомобилей
Число остановок/троганий при переезде
перекрестка
Шум ускорения
Степень комфортности движения пешеходов
Степень утомляемости водителей
Стоимостные показатели
Уровень загрязнения окружающей среды
Уровень аварийности
Расход топлива
4
5
Двухжидкостная модель
Германа-Пригожина
𝒇𝒓 + 𝒇𝒔 =1,
где 𝒇𝒓 − доля двигающихся ТС,
𝒇𝒔 − доля стоящих ТС.
5
6
Основные положения модели
Германа-Пригожина
1) Длительность
задержек транспортного
средства,
двигающегося
по
УДС,
пропорциональна
количеству
транспортных
средств, остановившихся в данный момент
времени:
𝑻𝒔 =T𝒇𝒔 ,
где 𝑻𝒔 - удельное время задержек, (мин/км),
T- средние удельные затраты времени (темп
движения),
Fs - доля стоящих ТС.
6
7
Основные положения модели
Германа-Пригожина
2)
Средняя
скорость
движения
по
УДС
пропорциональна доле транспортных средств,
находящихся в движении:
𝒏
𝑽𝒓 =𝑽𝒎 𝒇𝒓 ,
где 𝑽𝒓 - средняя скорость двигающихся ТС,
𝑽𝒎 - средняя максимальная скорость движения на
УДС или на рассматриваемом ее участке,
п - показатель, характеризующий качество
функционирования УДС или ее рассматриваемого
участка.
7
8
Практика применения модели ГерманаПригожина (в работе Е.А. Румянцева)
Параметры модели
Город
Austin
Dallas
Houston
San Antonio
Milwaukee
London
Melbourne
Sydney
Brussels
Seoul
Москва в целом
Москва-центр
Москва-Садовое кольцо
Москва-3-е кольцо
Москва-МКАД
Тm, мин/км
n
Коэффициент
детерминации R^2
1,11
1,23
1,68
1,25
0,99
1,2
1,09
1,16
0,79
1,36
1,03
1,19
0,99
1,02
0,8
1,65
1,48
0,8
1,49
1,41
3,02
1,41
1,68
2,76
0,9
1,428
1,253
1,729
2,621
3,619
0,78
0,8
0,63
0,84
0,81
0,97
0,95
0,88
0,92
0,69
0,83
0,83
0,78
0,94
0,93
8
9
Параметры, необходимые для
оценки эффективности ОДД
𝑵𝒊 =
𝑵ф
𝒕з
,
где 𝑁𝑖 - интенсивность i-го направления (полосы),
𝑁ф - фактическое количество ТС прошедших через
сечение дороги,
𝑡з - время замера.
𝒕ф
З𝒊 = ,
𝒕
з
где З𝒊 - занятость i-ой полосы, %,
𝑡ф - фактическое время нахождения автомобилей в
контрольной зоне,
𝑡з - время замера.
9
Оборудование, используемое для
сбора статистических данных
10
10
Годовые изменения
интенсивности ТС
Червишевский тракт –
Стрела, 2015 г.
3000
2500
2000
1500
1000
2708
Февраль
2143
500
0
В центр
Из центра
Направление движения
Интенсивность движения ТС
Интенсивность движения ТС
Червишевский тракт –
Стрела, 2014 г.
11
3000
2500
2000
1500
1000
2708
2076
Февраль
500
0
В центр
Из центра
Направление движения
11
Параметры состояния ТП по центральной полосе на ул. Трактовая в районе
ост. «ул. Революции» (направление в сторону центра)
Интенсивность, авт./ч.
Занятость, %
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
10:30:00
10:00:00
6:00:00
10:30:00
10:00:00
9:30:00
Длина транспортной очереди, авт.
160
140
120
100
80
Длина транспортной
очереди, авт.
60
40
20
10:30:00
10:00:00
9:30:00
9:00:00
8:30:00
8:00:00
7:30:00
7:00:00
6:30:00
0
6:00:00
9:00:00
8:30:00
8:00:00
7:30:00
7:00:00
6:30:00
6:00:00
0
9:30:00
200
Занятость, %
9:00:00
400
8:30:00
Интенсивность,
авт./ч.
8:00:00
800
7:30:00
1000
7:00:00
1200
6:30:00
1400
600
12
12
13
Основные выводы
1. По результатам проведённого анализа, для оценки
эффективности ОДД в г. Тюмени наиболее рационально
использовать модель Германа-Пригожина.
2. Произведён сбор статистических данных интенсивности ТС
на участке УДС г. Тюмени по направлению «ул. Тобольский
тракт – ул. Дружбы – ул. Профсоюзная – ул. Червишевский
тракт» за 2014-2015 гг.
3. Необходимо продолжить сбор данных интенсивности ТС,
занятости полос, транспортных очередей на участках УДС г.
Тюмени.
4. Необходимо провести дополнительные исследования на
предмет выявления взаимосвязи модели Германа-Пригожина с
такими параметрами ТП, как интенсивность ТС, занятость
полосы и транспортной очереди.
5. Оценить погрешность проведённых рассчётов.
13