авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Совершенствование методов оценки качества организации дорожного движения с использованием автомобильных навигационных систем

На правах рукописи

Румянцев Евгений Александрович СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОРГАНИЗАЦИИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АВТОМОБИЛЬНЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ 05.22.10 – Эксплуатация автомобильного транспорта

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Иркутск – 2013

Работа выполнена на кафедре «Менеджмент и логистика на транспорте» ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный технический университет»

Научный консультант: Михайлов Александр Юрьевич доктор технических наук, профессор кафедры «Менеджмент и логистика на транс порте» ФГБОУ ВПО «Иркутский государ ственный технический университет»

Официальные оппоненты: Озорнин Сергей Петрович доктор технических наук, профессор кафедры «Строительные и дорожные машины» ФГБОУ ВПО «Забайкальский государственный уни верситет»;

Крипак Марина Николаевна кандидат технических наук, доцент кафедры «Управление на автомобильном транспорте» ФГБОУ ВПО «Ангарская государственная техническая академия» ГУП «Научно-исследовательский и проектный

Ведущая организация:

институт генерального плана города Москвы»

Защита состоится 26 июня 2013 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.073.04 при ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный технический университет» по адресу: 664074, Иркутск, ул. Лермонтова, 83, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Иркутский гос ударственный технический университет».

Автореферат разослан 24.05.2013.

Отзывы на автореферат (два экземпляра, заверенные организацией) направлять в адрес диссертационного совета:

664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, Д 212.073.04;

e-mail: ds04@istu.edu;

факс: (3952) И.о. ученого секретаря диссертационного совета, доктор технических наук, профессор А.И. Шадрин ОБШАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность исследования. Рост уровня автомобилизации сопровождается усложнением условий дорожного движения в городах Российской Федерации, т.е. ро стом задержек транспортных средств, снижением скорости сообщения и возникнове нием транспортных заторов. Поэтому совершенствование организации дорожного движения (ОДД) становится одной из важнейших задач эффективного развития авто мобильного транспорта, обеспечения его работоспособности, дорожной и экологиче ской безопасности.

Развитие технических средств мониторинга транспортных потоков создает предпосылки для управления дорожным движением в режиме реального времени.

Следовательно, в современных условиях особый интерес представляют критерии оценки качества ОДД, основанные на данных мониторинга текущего состояния транспортных потоков. К их числу относится критерий Германа–Пригожина, учиты вающий две составляющие удельных затрат времени на поездку – затраты времени в движении и затраты времени, связанные с задержками (простоем). Эти две составля ющие чутко реагируют на воздействие многочисленных факторов, влияющих на со стояние транспортного потока. Особая ценность рассматриваемого критерия – воз можность применения его при обработке данных (GPS и ГЛОНАСС-треков), посту пающих с навигационного оборудования транспортных средств. При этом примени мы следующие источники данных и их сочетания: специализированные подвижные лаборатории, осуществляющие сбор информации о состоянии транспортных потоков;

подвижной состав общественного пассажирского транспорта, оборудованный навига ционными системами;

автомобили водителей-волонтеров, имеющих автомобильные навигаторы.

Практическое использование критерия Германа–Пригожина невозможно из-за отсутствия оценочной градации его значений, разработанной с учетом максимально широкого спектра условий движения транспортных потоков на всех существующих технических категориях городских улиц и дорог.

В этой связи особую актуальность приобретает необходимость проведения научного исследования по установлению:

диапазонов вариации параметров, входящих в состав двухжидкостной модели транспортного потока Германа–Пригожина;

зависимостей между характеристиками улично-дорожной сети (УДС), дорожными условиями и параметрами модели Германа–Пригожина.

Разработка градации критерия Германа–Пригожина позволит использовать навигационные системы транспортных средств для оценки качества ОДД, и тем са мым повысить эффективность оперативного управления дорожным движением.

Основная идея работы. Использование данных, поступающих с навигацион ного оборудования транспортных средств, позволяет снижать трудоемкость и стои мость оценки качества организации дорожного движения, а также осуществлять его оперативную оценку в режиме реального времени.

Целью работы является повышение качества ОДД, в том числе оперативного управления транспортными потоками в режиме реального времени на основе исполь зования данных, поступающих с навигационного оборудования транспортных средств.

Объект исследования – процесс движения транспортных потоков на улично дорожной сети города и их мониторинга с использованием навигационных систем транспортных средств.

Предмет исследования – зависимости, характеризующие влияние условий движения потока транспортных средств на значения параметров, входящих в состав модели Германа–Пригожина.

Сформулированная цель работы потребовала решения следующих задач:



экспериментально получить репрезентативные выборки значений параметров, входящих в состав модели Германа–Пригожина (удельных затрат времени, удель ных затрат времени в движении, удельных затрат времени от задержек) для мак симально широкого диапазона условий дорожного движения транспортных пото ков на улично-дорожных сетях городов;

разработать научно обоснованную классификацию критерия темп движения Т для экспрессной оценки качества организации дорожного движения и оперативного управления движением потоков транспортных средств;

разработать детальную классификацию городских улиц и дорог на основе пара метров, входящих в состав модели Германа–Пригожина;

выполнить экспериментальную проверку и технико-экономическую оценку эф фективности применения модели Германа–Пригожина для определения качества организации движения в условиях улично-дорожной сети больших и средних го родов.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и реко мендаций обеспечены репрезентативными объемами выборок исследуемых парамет ров транспортных потоков, выбором моделей расчета критериев оценки организации дорожного движения и задержек, соответствующих установленным характеристикам транспортных потоков, верификацией результатов экспериментов общепринятыми статистическими критериями, использованием пакетов статистической обработки данных. Результаты данной работы согласуются и не противоречат ранее проведен ным исследованиям.

Научная новизна:

установлены значения параметров, входящих в состав модели Германа– Пригожина для широкого диапазона условий движения на УДС городов;

разработана научно обоснованная классификация условий движения по УДС на основе критерия темп движения Т;

разработана детальная классификация городских улиц и дорог на основе оценки реакции параметров модели Германа–Пригожина на показатель уровень загрузки.

Практическая ценность работы:

разработанная классификация условий движения по улично-дорожной сети на ос нове критерия темп движения T может использоваться муниципальными органа ми, занимающимися вопросами организации дорожного движения, для экспресс ной оценки качества организации дорожного движения на базе данных GPS и ГЛОНАСС-треков, а также использоваться водителями, транспортные средства которых оборудованы навигационными системами;

разработанная классификация городских улиц и дорог на основе параметров моде ли Германа–Пригожина и полученные зависимости критерия темп движения T от уровня загрузки могут использоваться муниципальными органами и проектными организациями, занимающимися вопросами организации дорожного движения, для прогнозирования скорости движения, для верификации результатов микро - и макромоделирования транспортных и пассажирских потоков при выполнении сле дующих проектов: комплексных транспортных схем;

комплексных схем организа ции дорожного движения;

организации движения.

Научные положения, выносимые на защиту:

использование данных GPS и ГЛОНАСС-треков навигационного оборудования транспортных средств позволяет осуществлять оценку и контроль качества орга низации дорожного движения в режиме реального времени и при этом значитель но снижать их трудоемкость;

разработанная и научно обоснованная классификация значений критерия темп движения T позволяет значительно повысить точность и достоверность экспресс ной оценки качества организации дорожного движения, а также эффективность оперативного управления движением потоков транспортных средств;

разработанная на основе параметров модели Германа–Пригожина детальная клас сификация городских улиц и дорог позволяет при проектировании организации дорожного движения прогнозировать скорость сообщения на любом заданном участке улично-дорожной сети.

Реализация работы. Результаты исследований приняты к внедрению в АНО «Институт Проблем безопасности движения» для подготовки новой редакции текста ОДМ «Методические рекомендации по оценке пропускной способности автомобиль ных дорог».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного ис следования представлялись в научных докладах и выступлениях: межвузовские науч но-технические конференции «Современные технологии и научно-технический про гресс» (г. Ангарск, 200–2010 гг.);

IX Международная конференция «Организация без опасности дорожного движения» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.);

III Международная научно-практическая конференция «Проблемы и перспективы развития евроазиат ских транспортных систем» (г. Челябинск, 2011 г.);

Международный конгресс, по священный 180-летию СПбГАСУ «Наука и инновации в современном строительстве – 2012» (г. Санкт-Петербург, 2012 г.);

Всероссийская 66-я научно-практическая кон ференция «Ориентированные фундаментальные и прикладные исследования – основа модернизации и инновации развития архитектурно-строительного и дорожно транспортного комплексов России» (г. Омск, 2012 г.);





II Международная научно практическая конференция «Перспективы развития и безопасность автотранспортно го комплекса» (г. Новокузнецк, 2012 г.);

Всероссийская научная конференция моло дых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (г. Новосибирск, 2012 г.).

Публикации. По результатам диссертационного исследования опубликовано 13 печатных работ, в т. ч. 4 печатные работы в изданиях, утвержденных ВАК Мино бразования РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, че тырех глав, выводов, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 121 страницу машинописного текста, которая включает 47 рисунков, таблиц и приложение – 58 страниц. Библиография содержит 160 наименований, в том числе 80 источников на иностранном языке.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, определены: ос новная идея, цель, объект, предмет, задачи, обоснованность и достоверность научных положений, научная новизна и практическая ценность работы, а также задачи иссле дования и научные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрены современные задачи организации дорожного движения, выявлены основные проблемы функционирования УДС крупных городов.

Проведена классификация критериев оценки качества ОДД и выполнен анализ суще ствующей практики их применения.

Применение современных методов ОДД требует использования количествен ных критериев. В этой связи дана оценка условий движения, которая является одним из важнейших разделов теории транспортных потоков и имеет уже более чем полуве ковую историю. Исследованиями в этой области занимались М.Б. Афанасьев, М.Я.

Блинкин, В.В. Зырянов, Ю.А. Кременец, Е.М. Лобанов, А.Ю. Михайлов, В.В. Силья нов, М.П. Печерский, И.Н. Пугачев, Б.А. Ткаченко, Ю.Д. Шелков, В.В. Шештокас и другие ученые. Разнообразие задач в составе ОДД привело к использованию целого набора частных критериев (табл. 1), что требует выполнения достаточно сложных и трудоемких инженерных расчетов, применения пакетов специальных программ.

Таблица Критерий оценки качества организации движения Элемент улично-дорожной сети Критерий Перегон дороги Пропускная способность или улицы Скорость Развязки в разных уровнях Пропускная способность Средняя задержка (въездные рампы) Кольцевые Пропускная способность пересечения Длина очереди Средняя задержка Суммарная задержка Нерегулируемые Пропускная способность пересечения Длина очереди Доля остановившихся транспортных средств Средняя задержка Суммарная задержка Регулируемые Пропускная способность пересечения Длина очереди Доля остановившихся транспортных средств Средняя задержка Суммарная задержка Улично-дорожная сеть Пропускная способность Время сообщения Количество остановок (при движении по сети) Суммарная задержка Кроме частных критериев оценки качества ОДД используется интегральный критерий – показатель уровня обслуживания (Level of Service). При этом для каждого из элементов УДС выбран конкретный индикатор уровня обслуживания, например, для перекрестков таким индикатором выбрана величина средней задержки. Таким об разом, определение уровня обслуживания для каждого из элементов УДС также со провождается вычислительными процедурами.

В этой связи особый интерес представляет критерий Германа–Пригожина, ко торый может определяться как для целой УДС города, так и для ее отдельных участ ков. Модель Германа–Пригожина рассматривает две составляющие удельных затрат времени: затраты времени в движении и затраты времени, связанные с задержками (простоем). Эти две составляющие отражают воздействие очень широкого перечня факторов, влияющих на состояние транспортного потока. Параметр n (см. формулы (2) – (5)), входящий в состав двухжидкостной модели Германа–Пригожина и позво ляющий количественно оценить чувствительность УДС к повышению ее загрузки, признан интегральным показателем качества функционирования УДС.

Как уже отмечалось, практическое использование критерия Германа– Пригожина невозможно из-за отсутствия научно обоснованной градации его значе ний. Поэтому данная работа посвящена развитию методов оценки качества ОДД на основе параметров модели Германа–Пригожина, в связи с чем сформулированы цель и задачи диссертационного исследования.

Во второй главе рассмотрены теоретические основы двухжидкостной модели Германа–Пригожина и возможности применения ее параметров для оценки условий движения транспортных потоков.

Двухжидкостная модель Германа–Пригожина построена на следующих пред положениях:

средняя скорость движения по УДС пропорциональна доле транспортных средств, находящихся в движении;

время задержки транспортного средства, двигающегося по УДС, пропорционально количеству остановившихся в данный момент транспортных средств.

В соответствии с приведенными выше положениями транспортный поток на УДС в любой момент времени состоит из двух частей: fr – двигающихся транспорт ных средств;

fs – стоящих транспортных средств (очереди на подходах к перекрест кам, транспортные заторы). При этом соблюдается условие fr + fs = 1, а сама доля сто ящих транспортных средств fs определяется отношением (1) f s 1 Ts, (1) где Ts – удельное время простоя, мин/км.

Средние удельные затраты времени (или темп движения) Т, мин/км являются суммой среднего удельного времени движения Тr, мин/км и удельного времени за держек Ts, мин/км (2) T Tr Ts. (2) Средняя скорость двигающихся транспортных средств Vr определяется как (3) Vr Vm frn, (3) где Vm – средняя максимальная скорость движения на УДС или на рассматриваемом ее участке;

n – показатель, характеризующий качество функционирования УДС или ее рассматриваемого участка.

С учетом простоев средняя скорость движения по УДС или ее рассматривае мому участку V вычисляется по формуле:

V Vm f rn1 Vm 1 f s, n (4) при этом граничные условия модели (4): если fs = 0, то V = Vm;

если fs = 1, то V = 0.

Поскольку среднее удельное время поездки, темп движения Т = 1/V, a среднее удельное время в движении Тr = 1/Vr, то в соответствии с выражением (4) получаем важнейшие уравнения двухжидкостной модели, описывающие и (5;

6) 1 n Tr T T 1 n n ;

(5) m 1 n Ts T T T 1 n n (6) m.

Таким образом, для расчетов удельных затрат времени при движении на любой УДС необходимо иметь значения ее параметров Tm и n.

Параметр Tm характеризует минимальные удельные затраты времени на движе ние в свободных условиях, т.е. при очень низком уровне загрузки сети, при которой отсутствует взаимодействие между транспортными средствами в потоке. Можно по лагать, что Tm отражает геометрические характеристики УДС, линейную плотность размещения перекрёстков и т. д.

В свою очередь, параметр n отражает влияние уровня загрузки на снижение скорости движения транспортных потоков, его можно рассматривать как индикатор качества обслуживания транспортных потоков в сети (индикатором Германа– Пригожина).

Для определения параметров Tm и n используют логарифмическое преобразо вание выражения (5):

1 n ln Tr ln Tm ln T, (7) n 1 n которое с целью использования линейной регрессии y=a+bx преобразуют в следую щую формулу:

lnTr lnTm n(lnT lnTr ). (8) В соответствии с (8) lnTm является свободным членом простой линейной ре грессии, а параметр n – ее коэффициентом.

Результаты целого ряда исследований ученых (R. Herman, S.A. Ardekani, M.T. Ayadh, H.S. Mahmassani, C. Lee, М.Я. Блинкин, Б.А. Ткаченко и другие авторы) по установлению параметров Tm и n представлены в табл. 2.

Таблица Параметры модели Параметры модели Коэффициент детерминации Город R T m, мин/км n Austin 1,11 1,65 0, Dallas 1,23 1,48 0, Houston 1,68 0,80 0, San Antonio 1,25 1,49 0, Milwaukee 0,99 1,41 0, London 1,20 3,02 0, Melbourne 1,09 1,41 0, Sydney 1,16 1,68 0, Brussels 0,79 2,76 0, Seoul 1,36 0,90 0, Москва в целом 1,03 1,428 0, Москва – центр 1,19 1,253 0, Москва – Садовое кольцо 0,99 1,729 0, Москва – 3-е кольцо 1,02 2,621 0, Москва – МКАД 0,80 3,619 0, В целом, параметры Tm и n устанавливались для целой УДС города или для до статочно большого ее участка. Выполненные ранее исследования показали, что пара метр n изменяется в диапазоне от 0,8 до 3,0, при этом меньшие значения параметра указывают на лучшее функционирование УДС или рассматриваемого ее участка.

Следует также отметить, что на основе параметров Tm и n были установлены типы во дителей (R. Herman и др., 1988): агрессивные, нормальные, консервативные. При этом агрессивные водители характеризуются более высокими значениями n и более низки ми Tm.

Ряд авторов (M.T. Ayadh, J.C. Williams) указывают на возможность более де тального рассмотрения УДС. Например, возможно построение регрессионных моде лей, в которых параметры Tm и n рассматриваются как зависимые переменные, а ха рактеристики УДС: плотность размещения перекрестков (длина перегонов);

средняя продолжительность цикла регулирования;

количество полос движения;

наличие или отсутствие разделительной полосы и т. д. – рассматриваются в качестве независимых переменных.

Вышесказанное позволяет утверждать, что модель Германа–Пригожина позво ляет:

разработать оценочную шкалу условий движения на основе показателя темп дви жения Т (как альтернатива оценки условий движения «ЯНДЕКС-ПРОБКИ» в виде баллов), для чего необходимо охватить обследованиями максимально широкий диапазон условий дорожного движения;

оценить параметры Tm и n для разных классов улиц, характеризующихся количе ством полос движения, линейной плотностью размещения светофорных объектов, пешеходных переходов, примыканий, остановочных пунктов.

Третья глава посвящена методике выполнения экспериментальных исследо ваний по сбору и обработке данных, поступающих с навигационного оборудования транспортных средств.

Сбор данных о характеристиках треков, получаемых с навигационного обору дования, может осуществляться двумя методами:

пассивный эксперимент, при котором осуществляется сбор выборочных данных по совокупности случайных маршрутов движения автомобилей, располагающих бортовыми навигационными системами (GPS или ГЛОНАСС - оборудованием), с последующей привязкой треков к ГИС-карте города;

активный эксперимент, при котором сбор данных осуществляется автомобилем лабораторией на заранее выбранных маршрутах движения по УДС.

Пассивный эксперимент осуществлялся с применением системы спутникового мониторинга и контроля транспорта «АвтоГРАФ». Бортовой контроллер АвтоГРАФ GSM (АвтоГРАФ-GSM-ГЛОНАСС) регистрирует перемещения транспортного средства путем записи времени и маршрута в виде точек с географическими координатами, полученными со спутников глобальной навигационной системы GPS (NAVSTAR) или ГЛОНАСС (АвтоГРАФ-GSM-ГЛОНАСС). Одновременно с записью координат производится запись ряда других параметров (скорость и направление движения, счетчики событий и т. д.). Накопленные данные передаются через сеть оператора сотовой связи стандарта GSM 900/1800 посредством технологии пакетной передачи данных GPRS на выделенный сервер, с которого они могут быть получены через сеть Интернет для дальнейшего анализа и обработки диспетчерской программой «АвтоГРАФ» (рис. 1.).

Рис. 1. Рабочее окно программы «АвтоГРАФ» Активный эксперимент выполнен с применением легкового автомобиля Volkswagen Passat, оборудованного GPS навигатором Texet 505.

Запись треков производилась в формате gpx (текстовый формат хранения и об мена данными GPS, основанный на формате XML), позволяющем хранить информа цию в произвольной форме, при которой обязательными являются только долгота и широта точек трека. Формат воспринимается многими программами, в том числе Google Earth и Ozi Explorer. Для обработки треков использовалась программа Base Camp, обладающая простым пользовательским интерфейсом и находящаяся в сво бодном доступе на официальном сайте Garmin.

Для проведения активного эксперимента в г. Иркутске выбрано 57 участков УДС, отличающихся линейной плотностью размещения светофорных объектов, нере гулируемых пересечений и переходов, примыканий улиц. Целью обработки каждого трека было получение следующих параметров: его протяженность (км) и продолжи тельность (мин);

время в движении;

время простоя (когда скорость движения меньше 5км/ч);

максимальная, минимальная и средние скорости движения. С целью охвата исследованием максимально широкого диапазона условий движения запись треков проводилась для каждого из участков в заданное время суток: в утренние часы 8.00– 9.00;

в дневное время 13.00–14.00;

в вечернее время 17.00–18.00 (центральная часть города) и 18.00–19.00 (периферийные районы города);

в ночное время 0.00–01.00.

В четвертой главе приводятся результаты обработки данных обследований и разработанные на их основе предложения по оценке условий дорожного движения в городах.

По результатам обработки 507 треков были получены данные об удельных за тратах времени Т, удельных затратах времени на движение Тr, удельных затратах времени, вызванных задержками Тs (табл. 3). Значения показателей вариации позво ляют утверждать, что обследованием охвачен широкий диапазон условий движения транспортных потоков.

Таблица Значения параметров Тs Тr Т Статистика Минимальное значение 0,00 0,55 0, Максимальное значение 9,03 10,48 16, Вариационный размах 9,03 9,93 16, Коэффициент вариации 2,40 0,64 0, Стандартное отклонение 0,98 1,77 2, Среднее значение 0,41 2,75 3, Ошибка оценки среднего 0,04 0,08 0, Анализ полученных данных показал, что темп движения Т более тесно корре лирует с удельными затратами времени на движение Тr, чем с Тs (рис. 2, уравнения (6) и (7)). Таким образом, для обследованной УДС г. Иркутска получено линейное урав нение регрессии (8), связывающее темп движения Т с удельными затратами времени на движение Тr и удельным временем простоя Тs.

16 Т, мин/км Т, мин/км 8 4 0 0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 8 Tr, мин/км Ts, мин/км б) а) Рис. 2. Графики зависимости удельных затрат времени на поездку Т:

а) от задержек Тs T 2,4631,698 Ts, R 0,715 ;

(6) б) от затрат времени на движение Тr T 0,182 1,215 Tr, R 0,922 ;

(7) в) от задержек Тs и затрат времени на движе ние Тr T 0,421 Ts 0,758 Tr, R 0,997 (8) в) По результатам обработки данных, T подчиняется логарифмически нормально му распределению (9), а основная масса его значений сосредоточена в диапазоне 0, – 3,20 мин/км (табл. 4):

f T exp lnT 2 2, (9) T где f(T) – плотность распределения T;

= 3,16;

=2,33.

Таблица Распределение значений параметра темп движения Т, мин/км Плотность распределения Статистики распределения Минимальное значение 0, 24% Максимальное значение 16, 20% Вариационный размах 16, 16% Мода 1, f(T) 12% Медиана 2, 8% 25% квартиль 1, 4% Среднее значение 3, 0% 0, 2, 3, 5, 7, 8, 10, 11, 13, 15, 16, 75% квартиль 3, Т, мин/км На основании полученных квартилей логарифмически нормального распреде ления показателя темп движения T (табл. 4) предлагается следующая оценка условий дорожного движения в городах:

отличные – T 1,5 мин/км;

хорошие – 1,5 мин/км T 3,2 мин/км;

удовлетворительные – 3,2 мин/км T 4,0 мин/км;

неудовлетворительные – T 4,0 мин/км.

Далее с использованием критерия евклидово расстояние, d(xi,xk) и был выпол нен кластерный анализ данных:

n d(xi,xk ) ( j (xi ) j (xk ))2, (10) j где j(xi), j(xk) – меры обладания j-м свойством соответственно i-ым и k-ым объекта ми.

Улицы и дороги классифицировались на основе показателей линейной плотно сти размещения (на 1 км): светофорных объектов;

нерегулируемых перекрестков;

не регулируемых переходов;

примыканий улиц и местных проездов.

Для выбора оптимального количества кластеров использовался показатель– квадрат евклидового расстояния d2. Резкий скачок значения показателя d2 может рас сматриваться как признак получения количества классов, объективно существующих в исследуемой совокупности. Такой скачок был отмечен на 41 шаге выполнения кла стерного анализа (рис. 3), когда было получено 8 классов городских улиц и дорог. К ним были добавлены еще два класса улиц, у которых в процессе выполнения актив ного эксперимента были получены значения критерия n = 0 (табл. 5 и рис. 4).

Рис. 3. График значений квадрата евклидова пространства d2, на основании которого предлагается 8 классов улиц (скачок функции d2 на 41 шаге) Таблица Классы улиц Значение параметров Линейные плотности размещения Описание класса улицы Тm n в расчете на 1 км улицы Класс min ср. max min ср. max Светофорные объекты – 0, нерегулируемые Многополосные проезжие части без пересечений, пере перекрестки – 0;

нерегулируемые переходы – 1 - - - - 0 ходов в одном уровне и примыканий 0;

примыкания – Светофорные объекты – 0;

нерегулируемые Улицы с двух полосными проезжими частями, перекрестки – 0;

нерегулируемые переходы – 2 - - - - 0 отсутствуют регулируемые перекрёстки и переходы 0;

примыкания – Светофорные объекты – 2,3;

нерегулируемые Отсутствуют нерегулируемые перекрёстки, высокая перекрестки – 0;

нерегулируемые переходы – 3 0,56 1,02 1,48 1,11 3,70 6, плотность примыканий;

2,3;

примыкания – 1, Улицы, на которых отсутствуют регулируемые объекты;

Светофорные объекты – 0;

нерегулируемые малая плотность регулируемых пересечений, низкая перекрестки – 0,9;

нерегулируемые переходы 4 0,56 1,13 1,69 2,17 7,01 12, плотность примыканий;

– 2,3;

примыкание улиц – 0, Улицы со средней плотностью регулируемых Светофорные объекты – 2,8;

нерегулируемые пересечений и переходов и с низкой плотностью при- перекрестки – 2,4;

нерегулируемые переходы 1,29 1,64 1,99 0,63 1,22 1, мыканий;

– 2,3;

примыкания – Светофорные объекты – 2,85;

нерегулируе Односторонние улицы, высокая суммарная мые перекрестки – 3,5;

нерегулируемые пере 6 1,25 1,5 1,65 2,3 2,50 2, плотность перекрёстков и переходов;

ходы – 2,85;

примыкание улиц – 3, Светофорные объекты – 2,5;

нерегулируемые Магистральные улицы с высокой плотностью перекрестки -1,5;

нерегулируемые переходы – 7 0,68 1,76 2,83 1,01 4,16 3, регулируемых объектов – перекрестков;

6,5;

примыкания – Улицы с регулируемыми и нерегулируемыми пере- Светофорные объекты – 2,5;

нерегулируемые крестками и переходами и высокой перекрестки -3,6;

нерегулируемые переходы – 8 1,20 1,56 1,91 1,28 2,90 3, плотностью примыканий;

6,5;

примыкания – -9– Улицы с малой плотностью регулируемых и Светофорные объекты – 1,5;

нерегулируемые нерегулируемых перекрёстков и высокой перекрестки -1,5;

нерегулируемые переходы – 9 1,14 1,43 1,72 1,58 2,70 3, плотностью примыканий;

4,5;

примыкание улиц – 9– Светофорные объекты – 1,5;

нерегулируемые Улицы с высокой плотностью нерегулируемых пересе перекрестки – 4,5;

нерегулируемые переходы 10 1,22 1,40 1,58 1,44 5,40 9, чений, переходов и примыканий;

– 6,5;

примыкания – Рис. 4. Классификация улиц по условиям движения потоков транспортных средств (на примере г. Иркутска) На основе данных табл. 5 получены уравнения регрессии как зависимости па раметров Tm и n от линейной плотности размещения (на 1 км): x1 – светофорных объ ектов;

x2 – нерегулируемых перекрестков;

x3 – нерегулируемых переходов;

x4 – при мыканий улиц и местных проездов:

Tm 0,889 0,321x1 0,226x2 0,817x3 0,520x4 ;

(11) n 0,910 0,451x1 0,130x2 0,362x3. (12) Далее на основе значений параметров Tm и n, полученных в разные часы суток для 10-ти классов улиц (табл. 5), проведен анализ зависимости показателя T от уровня загрузки. Уровень загрузки определялся для перегонов улиц и дорог с использовани ем формулы:

Z N P n, (13) где N – интенсивность, авт./ч;

Р – пропускная способность полосы, авт./ч;

n – число полос для движения на рассматриваемом перегоне улицы или дороги.

При этом пропускная способность полосы движения P рассчитывалась по упрощенной динамической модели.

Закономерен вывод, что те классы улиц, у которых наблюдается наибольшая разница между максимальным и минимальным значениями параметра n, более других реагируют на увеличение загрузки. При этом полученные классы улиц (табл. 5) по степени влияния их загрузки дорожным движением на темп движения T можно клас сифицировать следующим образом:

не реагирующие на увеличение загрузки УДС (1,2 классы) – n = 0;

имеющие слабую реакцию (5 класс) – n = 1,22;

имеющие умеренную реакцию (6, 8, 9 классы) – n = 2,50–2,90;

имеющие сильную реакцию (3,7 классы) – n = 3,70–-4,90;

имеющие максимальную реакцию (4,10 классы) – n = 5,40–7,01.

Кроме того, для каждого класса улиц получены нелинейные регрессионные мо дели зависимости темпа движения T от уровня загрузки Z (табл. 6).

Таблица Уравнения регрессии Коэффициент корреляции, R Класс улицы Уравнение регрессии 1,493 exp(0,406Z ) 0, 1 T 1,335 exp(0,467 Z ) 0, 2 T 1,116 exp(0,867Z ) 0, 3 T 1,235 exp(0,612Z ) 0, 4 T 1,132 exp(5,131Z ) 0, 5 T 1,164 exp(0,389Z ) 0, 6 T 1,029 exp(2,533Z ) 0, 7 T 1,589 exp(2,069Z ) 0, 8 T 1,239 exp(1,069Z ) 0, 9 T 1,114 exp(1,757Z ) 0, 10 T Классификация условий движения для различных категорий городских улиц и дорог на основе параметров критерия Германа–Пригожина позволяет прогнозировать скорости и затраты времени передвижения на заданном участке УДС. Следовательно, полученные зависимости T от уровня загрузки улицы Z (табл. 6) могут использовать ся муниципальными органами и проектными организациями, занимающимися вопро сами ОДД:

для детальной оценки условий движения и качества ОДД с использованием нави гационного оборудования автомобилей (систем GPS и ГЛОНАСС);

для верификации результатов микро- и макромоделирования транспортных и пас сажирских потоков при выполнении следующих проектов: комплексные транс портные схемы, комплексные схемы организации дорожного движения;

проекты организации движения.

Проведенные исследования показали, что критерий Германа–Пригожина чув ствителен к таким характеристикам, как показатели линейной плотности размещения (на 1 км): светофорных объектов;

нерегулируемых перекрестков;

нерегулируемых пе реходов;

примыканий улиц и местных проездов. Таким образом, получен достаточно детализированный инструмент оценки условий дорожного движения в городах, поз воляющий учитывать влияние многих характеристик УДС.

Анализ уровня качества ОДД на основе применения критерия Германа– Пригожина в условиях городских УДС значительно уменьшает трудоемкость процес са оценки по сравнению с другими методами, основанными на замерах интенсивно сти движения. При проведении обследования УДС с применением параметров модели Германа–Пригожина основной сбор информации выполняется с использованием GPS-навигаторов, а не с помощью достаточно трудоемких обследований и выполне ния вычислительных операций (расчет задержек на перекрестках и затрат времени движения на перегонах). Для обоснования выгодности применения критерия Герма на–Пригожина по сравнению с существующими методами оценки качества ОДД вы полнен технико-экономический анализ, который показал, что в условиях больших и средних городов на участке УДС протяжённостью 10 км, экономический эффект со ставляет около 5 тысяч рублей в год.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Экспериментально получены значения параметров, входящих в состав моде ли Германа–Пригожина (T – удельные затраты времени, мин/км;

Tr – удельные затра ты времени в движении, мин/км;

Ts – удельные затраты времени от задержек, мин/км) для максимально широкого диапазона условий дорожного движения транспортных потоков на УДС городов. Исследованием охвачены улицы следующих технических категорий: магистральные улицы районного значения, магистральные улицы город ского значения регулируемого движения;

городские скоростные дороги.

Полученные репрезентативные данные позволяют научно обосновать примене ние GPS и ГЛОНАСС-треков, поступающих с навигационного оборудования транс портных средств, для оценки качества организации дорожного движения и осуществ ления управления движением потоков транспортных средств.

2. Разработанная научно обоснованная классификация критерия темп движения T значительно повышает точность и достоверность экспрессной оценки качества ор ганизации дорожного движения, а также эффективность оперативного управления движением потоков транспортных средств.

Классификация значений критерия темп движения T построена на основе квар тилей его распределения:

отличные условия движения – T 1,5 мин/км;

хорошие условия движения – 1,5 мин/км T 3,2 мин/км;

удовлетворительные условия движения – 3,2 мин/км T 4,0 мин/км;

неудовлетворительные условия движения – T 4,0 мин/км.

Градацию значений показателя темп движения T предлагается использовать в оперативном управлении дорожным движением для экспрессной оценки условий движения по УДС на основе использования данных GPS и ГЛОНАСС-треков, посту пающих в режиме реального времени.

3. Разработанная детальная классификация городских улиц и дорог на основе параметров, входящих в состав модели Германа–Пригожина, позволяет прогнозиро вать скорости сообщения и затраты времени на передвижение на любом заданном участке УДС.

Классификация построена с применением кластерного анализа эксперимен тально установленных значений параметров T, Tr и Ts. В результате получены десять классов улиц и дорог, при этом для каждого из них:

установлены вариационные размахи значений показателей Tm и n;

получена регрессионная зависимость темпа движения T от уровня загрузки улицы Z.

По степени влияния уровня загрузки дорожным движением Z на темп движения T улицы и дороги предлагается классифицировать следующим образом:

не реагирующие на увеличение загрузки УДС (1,2 классы) – n = 0;

имеющие слабую реакцию (5 класс) – n = 1,22;

имеющие умеренную реакцию (6, 8, 9 классы) – n = 2,50–2,90;

имеющие сильную реакцию (3,7 классы) – n = 3,70–4,90;

имеющие максимальную реакцию (4,10 классы) – n = 5,40–7,01.

Полученные в настоящей работе зависимости T от уровня загрузки улицы Z мо гут использоваться:

для детальной оценки условий движения и качества организации движения с ис пользованием навигационного оборудования автомобилей (систем GPS и ГЛО НАСС);

для верификации результатов микро- и макромоделирования транспортных и пас сажирских потоков при выполнении проектов таких, как: комплексные транспорт ные схемы;

комплексные схемы организации дорожного движения;

проекты орга низации движения.

4. Выполненные экспериментальная проверка и технико-экономический анализ эффективности применения критерия Германа–Пригожина по сравнению с другими существующими методами оценки качества ОДД показали, что за счет снижения тру доемкости выполнения оценки условий дорожного движения на УДС больших и средних городов, экономический эффект достигает 5 тысяч рублей в год в расчете на участок УДС протяженностью 10 км, что дает значительный социальный эффект.

Основные материалы диссертации опубликованы в следующих печатных работах - публикации, входящие в «перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий»:

1. Румянцев, Е.А. Изучение состояния городской транспортной системы в критиче ских ситуациях на примере модели с «плавающим» автомобилем / Е.А. Румянцев // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – ИрГУПС, 2012. – № 2 (34). – С. 159–162.

2. Румянцев, Е.А. Необходимость разработки оценок уровня организации дорожного движения / Е.А. Румянцев, А.Ф. Драгунов // Современные технологии. Систем ный анализ. Моделирование. – ИрГУПС, 2012. – № 2 (34). – С. 227–229.

3. Румянцев, Е.А. Совершенствование методов оценки условий движения транс портных потоков на городской улично-дорожной сети / Е.А. Румянцев // Вестник ИрГТУ. – 2012. – №9 (68). – С. 148–152.

4. Румянцев, Е.А. Анализ состояния улично-дорожной сети г. Иркутска на основе критерия Германа–Пригожина / Е.А. Румянцев // Вестник ИрГТУ. – 2012. – № (69). – С.164–168.

- публикации в других научных изданиях:

5. Румянцев, Е.А. Проблемы пассажирских перевозок как социально-значимых / Е.А.

Румянцев, А.Ф. Драгунов // Сб. науч. тр. молодых ученых и студентов. – Ч. 2. – Ангарск: АГТА, 2009. – С. 65–66.

6. Румянцев, Е.А. Перспективные вопросы развития транспортной сети в Иркутской области / Е.А. Румянцев, А.Ф. Драгунов, П.К. Ляпустин // Современные техноло гии и научно-технический прогресс : тез. докл. межвуз. науч.-техн. конф. – Ан гарск: АГТА, 2010. – С. 34.

7. Румянцев, Е.А. Об эффективности критериев для оценки условий движения транс портных потоков / Е.А. Румянцев, А.Ю. Михайлов // Сб. докл. девятой междунар.

конф. Организация безопасности дорожного движения. – Санкт-Петербург, сент.

2010. – С. 121–123.

8. Румянцев, Е.А. Прикладное применение модели Германа-Пригожина для систем ного анализа состояния улично-дорожной сети в городах Иркутск, Ангарск / Е.А.

Румянцев, А.Ф. Драгунов // Проблемы и перспективы развития евроазиатских транспортных систем: мат-лы III междунар. науч.-практ. конф. – Челябинск:

ИЦЮУрГУ, 2011. – С. 201–206.

9. Румянцев, Е.А. Оценка условий движения в городских условиях на основе крите рия Германа–Пригожина / Е.А. Румянцев // Сб. науч. тр. молодых ученых и сту дентов. – Ангарск: АГТА, 2012. – С. 165–172.

10. Румянцев, Е.А. Совершенствование методов оценки распределения транспортных потоков на автомобильных магистральных дорогах / Е.А. Румянцев // Сб. науч. тр.

молодых ученых и студентов. – Ангарск: АГТА, 2012. – С. 161–164.

11. Румянцев, Е.А. Формирование оценки уровня обслуживания транспортных пото ков на перегонах дорог и улиц / Е.А. Румянцев, А.Ф. Драгунов, П.К. Ляпустин // Сб. науч. тр. Всерос. 66-й науч.-практ. конф. – Омск: ИЦСибАДИ, окт. 2012. – № 5. – С. 73–77.

12. Румянцев, Е.А. Оценка условий дорожного движения на основе критерия Герма на–Пригожина / Е.А. Румянцев // Всерос. науч. конф. студентов, аспирантов и мо лодых ученых «Наука. Технологии. Инновации». – Новосибирск: ИЦ НГТУ, нояб.

2012. – С.321–325.

13. Румянцев, Е.А. Экспертная, оперативная оценка условий движения по улично дорожной сети в крупных городах / Е.А. Румянцев // Мат-лы 2 междунар. науч. техн. конф. «Перспективы развития и безопасность автотранспортного комплек са». – Новокузнецк, нояб.-дек. 2012. – С.189–191.

Подписано в печать 24.05.2013. Формат 60 х 90 / 16.

Бумага офсетная. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,5.

Тираж 100 экз. Зак. 74. Поз. плана 10н.



 

Похожие работы:





 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.