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题名事故条件下高速公路分级限速策略研究
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作者
卢胜聪
王芳
柳稳强
戴红良
于颖舟
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机构
浙江之江智能交通科技有限公司
浙大城市学院信息与电气工程学院
浙大城市学院滨江创新中心
浙江省交通运输科学研究院
浙江沪杭甬高速公路股份有限公司
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出处
《交通工程》
2025年第3期7-15,共9页
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基金
国家重点研发计划(2023YFB3209803)
浙江省教育厅科研项目(Y202454294)。
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文摘
针对高速公路交通事故易造成道路瓶颈的问题,研究一种基于深度学习的事故瓶颈区分级限速策略。在仿真软件SUMO中搭建事故模型,基于LSTM架构建立SumoNet模块用于拟合仿真输出的评价指标,基于CNN架构建立PolicyNet模块用于输出包含限速位置、限速值、情报板间距以及缓冲距离的分级限速策略。以事故占用两车道为例进行仿真实验表明:与无控制策略相比,在所提方法作用下,事故点前道路流量在90~95 veh/min,车速在27~29 m/s时,单车平均行程时间降幅均值达3.72%;事故点前流量在90~115 veh/min,车速在25~29 m/s时,平均车速提升8.09%。进一步地,对事故占用单车道和三车道场景所有评价指标进行宏观评价,限定流量和车速对平均速度进行微观分析,均证明了提出的分级限速策略的有效性。
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关键词
智能交通
分级限速
深度学习
事故瓶颈区
交通仿真
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Keywords
intelligent transportation
graded speed limits
deep learning
accident bottleneck area
traffic simulation
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分类号
U491.4
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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