城市快速道路异常事件下路段行程时间的研究

交通运输系统工程与信息 ›› 2003, Vol. 3 ›› Issue (2): 57-59 .

城市快速道路异常事件下路段行程时间的研究

臧华，彭国雄

同济大学交通运输学院，上海200092

收稿日期:2002-12-24 修回日期:1900-01-01 出版日期:2003-05-01 发布日期:2003-05-01

A Study of Link Travel Time Function During Incident on Urban Expressway

ZANG Hua，PENG Guo-xiong

School of Transportation, Tongji University, Shanghai 200092, China

Received:2002-12-24 Revised:1900-01-01 Online:2003-05-01 Published:2003-05-01

摘要/Abstract

摘要： 分析了高速道路交通事故发生后事发路段行程时间构成，提出在上游交通需求大于瓶颈段的通行能力的情况下，事发路段的行程时间由四部分组成，并给出了各部分的计算模型；利用车流波动理论推导出瓶颈处的排队长度，并进一步给出排队车辆数，得出了车辆在瓶颈段上游行驶时间的模型和在瓶颈前排队等待时间的模型。本研究为开发高速道路紧急救援系统提供了理论依据。

关键词: 交通事故, 瓶颈, 波动理论, 行程时间

Abstract: This paper analyzes link travel time during incident on urban expressway, and presents the functions of link travel time. The function of link travel includes four parts when the traffic demand upstream exceeds the capacity at bottleneck. The focus is on calculating the vehicle running time upstream bottleneck and the delay time at bottleneck, and a traffic flow wave theory is used to calculate queuing length and the number of queuing vehicles. It gives a theory foundation to design emergency rescue system.

Key words: incident, bottleneck, wave theory, travel time

臧华,彭国雄. 城市快速道路异常事件下路段行程时间的研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2003, 3(2): 57-59 .

ZANG Hua,PENG Guo-xiong. A Study of Link Travel Time Function During Incident on Urban Expressway[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2003, 3(2): 57-59 .

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: http://www.tseit.org.cn/CN/abstract/abstract17070.shtml

http://www.tseit.org.cn/CN/Y2003/V3/I2/57

[1]	马小龙, 余强, 刘建蓓. 基于路侧毫米波雷达的车辆碰撞概率计算方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 57-66.
[2]	戴庆, 林正奎, 曲毅, 张佳佳. 并列瓶颈路网下个人与家庭混合通勤行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 182-194.
[3]	袁振洲, 郭曼泽, 彭泳鑫, 杨洋. 基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 195-208.
[4]	钟绍鹏, 何璟, 朱康丽, 邹延权, 隽海民. 基于建成环境和低频浮动车数据的路段行程时间估计[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(4): 125-131.
[5]	王福建, 卢一笑, 金盛. 多信号交叉口干线行程时间特性分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(4): 132-139.
[6]	管德永，张树鹏，刘海青. 基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(1): 124-131.
[7]	李君羡，吴志周，沈宙彪. 基于行程时间影响的关键路段识别与查找[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(6): 129-135.
[8]	孟祥海，马亿鑫，孙佳豪. 城市主干道路段机动车与机动车之间事故的Bow-tie模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(4): 178-186.
[9]	苗旭，王忠宇，吴兵，杨航，王艳丽. 考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(2): 127-133.
[10]	何雅琴，容煜伦，柳祖鹏. 基于分位速度的城市突发事件交通影响等级划分方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(6): 163-167.
[11]	尹小庆，莫宇迪，董陈晨，林云. 考虑行程时间可靠性的城市冷链末端配送站选址研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(6): 176-183.
[12]	张琦，陈红，刘至真，张敏. 降雨量对OD 行程时间可靠性影响分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(6): 243-249.
[13]	刘迎，过秀成，周润瑄，吕方. 基于多源数据融合的干线公交车辆行程时间预测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(4): 124-129.
[14]	付晓，李梦瑶，陆欣，蔡先华. 考虑行程时间不确定性的服务设施时空可达性度量[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(2): 86-93.
[15]	王芳杰，王福建，王雨晨，边驰. 基于LightGBM算法的公交行程时间预测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(2): 116-121.