CN112289030A - 城市路网可容纳最大车辆数的计算方法 - Google Patents

Abstract

城市路网可容纳最大车辆数的计算方法，本发明涉及一种交通规划与设计领域中的计算方法。本发明的目的是为了解决现有方法中路网可容纳最大车辆数计算不准确、无法提前评估路网结构容纳性能的问题。过程为：步骤一、确定等效车道；步骤二、划分交通基本单元；步骤三、基于等效车道和交通基本单元，计算基本单元时瞰容量；步骤四、基于基本单元时瞰容量，计算路网时瞰容量。本发明用于交通规划与设计领域。

Description

城市路网可容纳最大车辆数的计算方法

技术领域

本发明涉及一种交通规划与设计领域中的计算方法，具体涉及城市路网可容纳最大车辆数的计算方法。

背景技术

城市路网可容纳的最大车辆数反映了道路网对交通需求的处理能力，是确定路网服务水平调整空间、计算城市汽车保有量、建设和改造城市路网结构的依据。它对于缓解城市交通供需失衡、制定城市控制性详细规划具有重要意义。因此，对其的研究成为现代城市发展的重大需求。

目前，与路网可容纳最大车辆数相关的研究是路网容量，主要模型包括时空消耗法和供应分析法。虽然这些模型的计算结果为整个路网的最大交通承载力，但由于所选取计算时段(调查时段)的差异，得到的并非期望的路网可容纳最大车辆数，而是该时段范围内特定交通环境下的实验值。因此，根据这些实验值得到的路网运行车辆数就会存在偏差，进而得到的汽车保有量也是不正确的。此外，由于这些模型中的参数需要实际调查，故而在路网正式运行前，交通管理者很难获得不同路网结构对车辆数的影响，更加无法得到使得路网运行效率最优的网络拓扑设计方案。综合上述分析，有必要深入剖析路网可容纳最大车辆数的影响因素，提出一种计算精度高、评估时效佳的城市路网可容纳最大车辆数计算方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有方法中路网可容纳最大车辆数计算不准确、无法提前评估路网结构容纳性能的问题，而提出城市路网可容纳最大车辆数的计算方法。

城市路网可容纳最大车辆数的计算方法具体过程为：

步骤一、确定等效车道；具体过程为：

根据交叉口进口道的数量及绿信比，将交叉口受信号控制的间断车流等效为连续释放车流，即将交叉口进口道等效为相应数量的连续释放车流的车道，转换后的车道即为等效车道；

等效前后车道数发生变化，平均行程速度不变；而对于无信号控制的连续释放车道，则称为非等效车道；

根据等效前后交通量不变的原则，等效车道的计算公式为：

式中：C_n为第n个信号交叉口的周期，单位为s；g_pn为第n个信号交叉口第p个相位的绿灯时间，单位为s；

表示在路段ij上为g_pn分配的实际车道数，单位为条；

表示在路段ij上为g_pn分配的等效车道数，单位为条；s_pn,ij表示路段ij上与g_pn对应的饱和流率，单位为辆/小时；

步骤二、划分交通基本单元；具体过程为：

路网是由各个链路组成的；

其中，链路是指从上游交叉口停车线到下游交叉口停车线之间的路段，将其定义为路网的交通基本单元；交通基本单元包括路段行驶区和交叉口行驶区；

步骤三、基于等效车道和交通基本单元，计算基本单元时瞰容量；

步骤四、基于基本单元时瞰容量，计算路网时瞰容量。

本发明的有益效果为：

1.本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数计算方法分析了已有数学模型计算过程存在偏差的原因，确定了影响路网可容纳最大车辆数的核心因素为服务水平，进而提出了一个评价路网性能的新指标—时瞰容量，并建立了新的时瞰容量计算模型，确保了路网可容纳最大车辆数计算方法的准确性和有效性，做到可以提前评估路网结构容纳性能；

2.本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数计算方法一方面考虑了信号配时和平均行程速度对路网可容纳最大车辆数的综合影响；另一方面，克服了以往模型参数复杂、标定困难的问题，提供了一个实用度高、操作性强的计算流程；

3.本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数计算方法避免了以往路网可容纳最大车辆数计算不准确、无法提前评估路网结构容纳性能的问题，对于提高城市土地利用率和预测城市汽车保有量具有重要价值，同时也减少了交通工程师在城市规划设计过程中的盲目性、随意性等问题，更具有参照性和实践性。

附图说明

图1是本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数的计算方法的流程框图；

图2是本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数的计算方法中等效车道的示意图；

图3是本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数的计算方法中交通基本单元的示意图；

图4是本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数的计算方法中交通流抽象过程的示意图；

图5a是本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数的计算方法中示例路网的结构图；

图5b是本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数的计算方法中示例路网中交叉口的相位图；

图6a是本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数的计算方法中计算数据与仿真数据的结果对比图；

图6b是本发明所述的城市路网可容纳最大车辆数的计算方法中实验结果的相对误差图。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式城市路网可容纳最大车辆数的计算方法具体过程为：

本发明所要解决的技术问题是克服现有方法中路网可容纳最大车辆数计算不准确、无法提前评估路网结构容纳性能的问题，分析了路网可容纳最大车辆数的核心影响因素，结合“车道等效-交通流抽象”的转换过程实现了路网可容纳最大车辆数的准确计算。本发明利用交通规划与设计领域的相关技术，研究城市路网可容纳最大车辆数的计算问题。城市路网可容纳最大车辆数的计算方法中：首先对路网可容纳最大车辆数的影响因素进行分析，接着提出了路网时瞰容量的概念，最后构建路网时瞰容量的数学模型，进而实现路网可容纳最大车辆数的计算。因此，该方法的具体操作步骤如下：

1.路网可容纳最大车辆数的影响因素分析

通过对已有路网容量模型的深入分析，路网可容纳最大车辆数变化的根本原因不是计算时段的差异，而是计算时段内交通状态的不同。换言之，路网可容纳最大车辆数强调的是路网在不同交通条件下同时可承载的车辆数，它是一个与时间段无关的变量。

在确定交通状态是影响路网可容纳最大车辆数的本质因素后，接下来需要进一步分析哪些具体的特征变量会影响交通状态，进而作用于车辆数。在城市道路网中，路网拓扑结构和基础设施确定的情况下，车辆的运行速度直接影响车辆之间的距离，进而影响道路网能够容纳的最大车辆数。因此，路网中的车辆数不是恒定的，而是随着车速的变化而变化的。同时，信号配时直接影响平均行程速度，并最终对车辆数产生影响。故而，影响交通状态的主要特征变量是平均行程速度与信号配时，而这两个变量本质上反映的是路网的服务水平。也就是说，路网服务水平是影响路网可容纳最大车辆数的核心特征变量。

2.路网时瞰容量的提出

针对现有路网容量模型的不足和城市发展的需要，结合路网可容纳最大车辆数的核心影响因素，本发明提出了一个新的路网性能评价指标—时瞰容量。它是指在路网的物理条件确定时，在一定服务水平下，路网能够同时容纳的最大车辆数。其中，“确定的路网物理条件”是指路网的拓扑结构、基础设施等静态因素均为已知；“同时”意味着时瞰容量不涉及时间段的约束，而是强调某一瞬间路网中同时容纳的车辆数，相当于从高空俯瞰整个路网时，该时刻对应的交通状态下路网所包含的车辆数。

平均行程速度是一个能够反映服务水平的定量的、连续的指标，不同的规范指南中无论对服务水平如何分级，只要建立时瞰容量与平均行程速度之间的一一对应关系，就可以得到时瞰容量与服务水平之间的映射关系。因此，在建立时瞰容量模型时，等效于研究平均行程速度与时瞰容量之间的函数关系。

步骤一、确定等效车道；具体过程为：

车辆在实际交通环境中行驶时会受到信号控制的影响，在道路上时走时停，增添了路网时瞰容量的求解难度，进而更加难以建立平均行程速度与时瞰容量之间的关系。在这种情况下，提出了等效车道的思想。该思想是在确保等效前后路网可容纳车辆数相等的前提下，使得车辆在交叉口连续行驶，从而简化了时瞰容量的求解过程，也解决了交通流不连续性对计算的影响。

根据交叉口进口道的数量及绿信比，将交叉口受信号控制的间断车流等效为连续释放车流，即将交叉口进口道等效为相应数量的连续释放车流的车道，转换后的车道即为等效车道；

参阅图2，等效前后车道数发生变化，平均行程速度不变；而对于无信号控制的连续释放车道(例如，信号控制交叉口的右转车道，或无信号控制交叉口的车道)，则称为非等效车道；

根据等效前后交通量不变的原则，等效车道的计算公式为：

式中：C_n为第n个信号交叉口的周期，单位为s；g_pn为第n个信号交叉口第p个相位的绿灯时间，单位为s；

表示在路段ij上为g_pn分配的实际车道数，单位为条；

表示在路段ij上为g_pn分配的等效车道数，单位为条；s_pn,ij表示路段ij上与g_pn对应的饱和流率，单位为辆/小时。

步骤二、划分交通基本单元；具体过程为：

本发明的目的是计算整个路网的时瞰容量，因此有必要对路网的组成结构进行分析。寻找路网的最小重复结构，发现路网是由各个链路组成的；其中，链路是指从上游交叉口停车线到下游交叉口停车线之间的路段，本发明将其定义为路网的交通基本单元；参阅图3，交通基本单元包括路段行驶区和交叉口行驶区。

然后，结合车道等效的转换过程，由连续交通流组成的路网可以划分为多个由连续交通流组成的基本单元。因此，路网可容纳的总车辆数将由各个基本单元可容纳的车辆数组成。换言之，路网时瞰容量的计算将转化为两个步骤:首先计算各个基本单元的时瞰容量，然后确定基本单元时瞰容量与路网时瞰容量的关系；

步骤三、基于等效车道和交通基本单元，计算基本单元时瞰容量；

步骤四、基于基本单元时瞰容量，计算路网时瞰容量。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤三中基于等效车道和交通基本单元，计算基本单元时瞰容量；具体过程为：

步骤三一、构建基本单元行程时间模型；具体过程为：

参阅图2，交通流经过等效转换后，交叉口的进口道数目会减小。当交通量较大时，交通流会在停车线前发生阻滞现象。为了计算包含阻塞交通流的车辆总数，提出了“交通流抽象”的思想。无论路段上的车辆以何种速度行驶、阻塞车辆以何种形式排队通过交叉口，只要保证抽象前后的行程时间不变，基本单元上的车流总能抽象为“自由行驶-层叠释放”的过程。基于车流运行的分析过程，参阅图4，将基本单元的行驶过程分为两个部分，即自由行驶过程(车辆在路段和交叉口内部道路以自由流速度行驶)和层叠释放过程(车辆在停车线前以层叠形式饱和释放)；

其中，路段和交叉口内部的道路合称为等效路段，车辆层叠释放的位置称为层叠区域；与车流抽象过程相对应，车辆在基本单元行驶的总行程时间T^u包括自由行驶时间

和层叠释放时间

两个部分，具体计算公式如下：

式中：L^u表示路网中第u个基本单元的长度，单位为m；

表示路网中第u个基本单元的平均行程速度，单位为km/h；

表示路网中第u个基本单元上以自由流速度行驶的距离，单位为m；

表示路网中第u个基本单元的自由流速度，单位为km/h；(L^u、

是路网拓扑结构中的基本参数，只要路网确定，L^u、

的值就是固定的，通过调查一次就可重复使用；

是人为设定的一个期望值，根据交通管理者对基本单元交通状态的预期要求给出；

是根据基本单元的交通设计参数确定的，《道路通行能力手册》中给出了详细的确定流程。)

步骤三二、计算基本单元时瞰容量；具体过程为：

结合车道的等效转换过程，基本单元的车道分为等效车道和非等效车道两类；因此，基本单元的时瞰容量相应的也包括等效车道时瞰容量与非等效车道时瞰容量两个部分；故而，基本单元时瞰容量的计算公式为：

式中：A^u表示路网中第u个基本单元的时瞰容量，单位为辆；

表示路网中第u个基本单元中等效车道的时瞰容量，单位为辆；

表示路网中第u个基本单元中非等效车道的时瞰容量，单位为辆。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤三二中计算基本单元时瞰容量；具体过程为：

步骤三二一、计算等效车道时瞰容量；

步骤三二二、计算非等效车道时瞰容量；

步骤三二三、基于等效车道时瞰容量和非等效车道时瞰容量计算基本单元时瞰容量。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是，所述步骤三二一中计算等效车道时瞰容量；具体过程为：

对于等效车道，根据基本单元行程时间模型和道路渠化参数，通过累加层叠区域与等效路段能够容纳的最大车辆数，得到等效车道的时瞰容量。计算公式如下：

式中：

表示路网中第u个基本单元的层叠区的时瞰容量，单位为辆；

表示路网中第u个基本单元的等效路段的时瞰容量，单位为辆；

表示在第u个基本单元中，路段ij上与第n个信号交叉口第p个相位对应的平均饱和车头时距，单位为s；

表示路网中第u个基本单元等效路段上的期望车头间距，单位为m；

表示在第u个基本单元中，在路段ij上为g_pn分配的等效车道数，单位为条；P_u表示路网中第u个基本单元所包含的总相位数；pn表示第n个信号交叉口的第p个相位。

的计算方法与公式(1)(2)的操作原理相同；

P_u是当确定了计算第u个基本单元后，第u个基本单元所包含的相位数直接统计就可得到，无需计算。

所述公式(7)中，路网中第u个基本单元等效路段上的期望车头间距

根据智能驾驶员模型(Intelligent driver model)进行求解，计算公式如下：

式中：最小安全间距d₀为2m，安全车头时距T_safe为1.6s，限定最高车速Vo为90km/h，减速度指数δ为4，车辆平均长度

为5m；

结合公式(7)和(8)，等效车道的时瞰容量可转换为：

所述其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述步骤三二二中计算非等效车道时瞰容量；具体过程为：

对于非等效车道，通过计算等效车道交通流量与非等效车道交通流量的比例关系，得到非等效车道的时瞰容量。

对于不同方向上交通流量比例的计算，有不同的解决方法。在实际路网中，可以利用历史数据计算，也可以通过扩展的卡尔曼滤波算法实时获得；在仿真路网中，可以直接设置相关参数值。本发明采用仿真软件对路网进行模拟，所以可以直接设定不同方向的交通比例，进而得到非等效车道的时瞰容量；非等效车道时瞰容量的计算公式为：

式中：

表示第u个基本单元上非等效车道中的车流所占的交通流量比例；

表示第u个基本单元上等效车道中的车流所占的交通流量比例。

所述其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。

具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：所述步骤三二三中基于等效车道时瞰容量和非等效车道时瞰容量计算基本单元时瞰容量；具体过程为：

综合公式(9)和(10)，基本单元时瞰容量的计算公式(6)可转换为：

进一步分析了自由流行驶车辆与层叠释放车辆之间的联系，发现等效路段和层叠区域内的车辆应保持相应的补充和稳定性，不能使层叠区域不平衡。换句话说，为了保证基本单元的平均行程速度不变，单位车头时距内，层叠区每释放一辆车，都需要等效路段上行驶的一辆车进行补充，否则基本单元就会失去平衡，无法达到原来的速度。即，等效路段和层叠区域两种环境下的平均车头时距应该相等，

又结合车头时距与车头间距之间的关系(车头间距＝车头时距×速度)，公式(11)转换为：

式中：

为层叠区域车辆的车头时距，单位为s。

其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。

具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是：所述步骤四中基于基本单元时瞰容量，计算路网时瞰容量；具体过程为：

分析路网时瞰容量的核心要点，是指道路网能够同时容纳的最大车辆数，与平均行程速度具备一一对应关系。当路网的物理条件不变时，一旦给定了路网的平均行程速度，路网可容纳的最大车辆数也将确定，不会发生变化；在这种情况下，相当于从高空拍摄一张路网的照片，照片中包含的车辆数就是该状态下的路网时瞰容量。因此，路网时瞰容量等于各基本单元时瞰容量的直接相加。

根据对路网时瞰容量与基本单元时瞰容量映射关系的分析，各基本单元可以根据各自的速度分别计算其自身的时瞰容量，然后将各个基本单元时瞰容量相加，即可得到路网的时瞰容量。则在期望的路网平均行程速度

下，路网时瞰容量的计算公式为：

约束条件为：

式中：

表示路网的平均行程速度，单位：km/h；V_min,net、V_max,net分别表示路网中平均行程速度可取的最小值和最大值，单位：km/h；

表示在第u个基本单元中，在路段ij上为g_pn分配的实际车道数，单位.条；g_pn,min、g_pn,max分别表示信号交叉口绿灯时间可取的最小值和最大值，单位.s；C_n,min、C_n,max分别表示信号交叉口周期时长可取的最小值和最大值，单位.s；B表示路网中基本单元的总数；

是人为设定的一个期望值，根据交通管理者对路网交通状态的预期要求给出；V_min,net、V_max,net是根据统计的历史交通数据设定；

是通过实际调查得到的；g_pn,min、g_pn,max、C_n,min、C_n,max是根据历史经验设定，关于信号配时的规范指南中也有绿灯时间和周期的建议值；B是在路网拓扑结构确定后，根据基本单元的定义统计得到的基本单元总数。

当公式(13)中

g_pn、C_n为变量时，利用遗传算法对公式(13)进行求解，(具体包括初始化、适应度评估、选择、交叉、变异，)得出路网时瞰容量；

当给定了公式(13)中的

g_pn、C_n，则直接计算得出路网时瞰容量。

其它步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。

具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是：所述公式(7)中，在第u个基本单元中，路段ij上与第n个信号交叉口第p个相位对应的平均饱和车头时距

根据速度与车头时距的二元分布模型(Farlie–Gumbel–Morgenstern方法)进行求解，具体过程为：

首先根据公式(15)构建速度与车头时距的二元分布模型(据已有论文提出的Farlie–Gumbel–Morgenstern方法进行构建的，公式15)，当速度值给定后，即可确定出车头时距的分布，进而利用车头时距分布的期望值就可得到在第u个基本单元中，路段ij上与第n个信号交叉口第p个相位对应的平均饱和车头时距

式中，

表示速度

和车头时距

的二元分布的概率密度函数，γ为标量系数，且|γ|≤1，

分别是关于速度和车头时距的边缘概率密度函数，

分别为速度和车头时距的边缘累积分布函数；

为构建模型时，统计得到的众多车头时距中的任一个；

为构建模型时，统计得到的众多车辆行程速度中的任一个。

其它步骤及参数与具体实施方式一至七之一相同。

实施例

为了验证本发明的效果，将利用Vissim仿真软件得到的时瞰容量与本发明计算得到的时瞰容量进行对比。参阅图5a，构建了一个包括12个信号交叉口和24条链路的简单路网，各个交叉口的物理条件和配时参数均相同。具体参数包括:链路长度均为1.5km，通行能力均为1800辆/h；南北方向均为双向8车道，东西方向均为双向6车道；所有交叉口均由四个相位组成(图5b)。东西方向直行和左转的绿信比分别为0.23和0.17；南北方向直行和左转的绿信比分别为0.30和0.20。右转方向车流所占交通比例直接通过仿真软件设定，与左转方向的交通比相同。

1.路网可容纳最大车辆数的影响因素分析

利用该方法进行路网可容纳最大车辆数的计算时不需重复路网可容纳最大车辆数的影响因素分析步骤(该步骤仅为路网可容纳最大车辆数计算模型中相关变量的分析过程，故无需重复)，可直接进行路网时瞰容量的提出。

2.路网时瞰容量的提出

利用该方法进行路网可容纳最大车辆数的计算时不需重复路网时瞰容量的提出步骤(该步骤仅为路网可容纳最大车辆数计算模型中新型路网性能评价指标的提出过程，故无需重复)，可直接进行路网时瞰容量计算模型的构建。

3.路网时瞰容量计算模型的构建

参阅图1，利用该方法进行路网可容纳最大车辆数的计算时不需重复计算步骤一、步骤二、步骤三，因为这三步为路网时瞰容量计算的前期步骤，故无需重复，可直接利用步骤四“基于基本单元时瞰容量，计算路网时瞰容量”进行求解即可。

参阅图6a、6b，在Vissim仿真平台上依次增加每个输入节点的交通量，得到不同行程速度下的路网可容纳车辆数，进而筛选得到各种平均行程速度下路网可容纳的最大车辆数(即，时瞰容量)。然后，将仿真得到的数值与利用本发明计算的时瞰容量进行比较。其中，仿真组数共计2389组，其中与时瞰容量对应的组数为219组。

参阅图6a，模拟数据与计算数据具有相同的变化趋势，随着路网平均行程速度的增加，时瞰容量减少。参阅图6b，两类数据之间的相对误差较小，最大不超过10％，可以满足实际交通需求，由此说明，该模型能够准确的计算出路网可同时容纳的最大车辆数，其合理性和可信度较高。

综上可知，本发明建立的基于“车道等效-交通流抽象”转换思想的路网时瞰容量计算方法，考虑了路网可容纳最大车辆数的核心影响变量，结合了信号配时和平均行程速度对路网可容纳最大车辆数的综合作用，给出了一个实用度高、操作性强的计算流程，实现了路网可容纳最大车辆数的准确计算，克服了现有方法中计算精度差、评估时效晚的问题；此外，一方面，本发明对于提高城市土地利用率和预测城市汽车保有量具有重要价值，另一方面，也减少了交通工程师在城市规划设计过程中的盲目性、随意性等问题，更具有参照性和实践性。因此，本发明可以为城市路网可容纳最大车辆数的计算提供理论参考和技术支持，具有较好的应用前景。

本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.城市路网可容纳最大车辆数的计算方法，其特征在于：所述方法具体过程为：

步骤一、确定等效车道；具体过程为：

根据交叉口进口道的数量及绿信比，将交叉口受信号控制的间断车流等效为连续释放车流，即将交叉口进口道等效为相应数量的连续释放车流的车道，转换后的车道即为等效车道；

等效前后车道数发生变化，平均行程速度不变；而对于无信号控制的连续释放车道，则称为非等效车道；

根据等效前后交通量不变的原则，等效车道的计算公式为：

式中：C_n为第n个信号交叉口的周期，单位为s；g_pn为第n个信号交叉口第p个相位的绿灯时间，单位为s；

表示在路段ij上为g_pn分配的实际车道数，单位为条；

表示在路段ij上为g_pn分配的等效车道数，单位为条；s_pn,ij表示路段ij上与g_pn对应的饱和流率，单位为辆/小时；

步骤二、划分交通基本单元；具体过程为：

路网是由各个链路组成的；

其中，链路是指从上游交叉口停车线到下游交叉口停车线之间的路段，将其定义为路网的交通基本单元；交通基本单元包括路段行驶区和交叉口行驶区；

步骤三、基于等效车道和交通基本单元，计算基本单元时瞰容量；

步骤四、基于基本单元时瞰容量，计算路网时瞰容量。

2.根据权利要求1所述城市路网可容纳最大车辆数的计算方法，其特征在于：所述步骤三中基于等效车道和交通基本单元，计算基本单元时瞰容量；具体过程为：

步骤三一、构建基本单元行程时间模型；具体过程为：

将基本单元的行驶过程分为两个部分，即自由行驶过程和层叠释放过程；

其中，路段和交叉口内部的道路合称为等效路段，车辆层叠释放的位置称为层叠区域；

车辆在基本单元行驶的总行程时间T^u包括自由行驶时间

和层叠释放时间

两个部分，具体计算公式如下：

式中：L^u表示路网中第u个基本单元的长度，单位为m；

表示路网中第u个基本单元的平均行程速度，单位为km/h；

表示路网中第u个基本单元上以自由流速度行驶的距离，单位为m；

表示路网中第u个基本单元的自由流速度，单位为km/h；

步骤三二、计算基本单元时瞰容量；具体过程为：

基本单元时瞰容量的计算公式为：

式中：A^u表示路网中第u个基本单元的时瞰容量，单位为辆；

表示路网中第u个基本单元中等效车道的时瞰容量，单位为辆；

表示路网中第u个基本单元中非等效车道的时瞰容量，单位为辆。

3.根据权利要求2所述城市路网可容纳最大车辆数的计算方法，其特征在于：所述步骤三二中计算基本单元时瞰容量；具体过程为：

步骤三二一、计算等效车道时瞰容量；

步骤三二二、计算非等效车道时瞰容量；

步骤三二三、基于等效车道时瞰容量和非等效车道时瞰容量计算基本单元时瞰容量。

4.根据权利要求3所述城市路网可容纳最大车辆数的计算方法，其特征在于：所述步骤三二一中计算等效车道时瞰容量；具体过程为：

计算公式如下：

式中：

表示路网中第u个基本单元的层叠区的时瞰容量，单位为辆；

表示路网中第u个基本单元的等效路段的时瞰容量，单位为辆；

表示在第u个基本单元中，路段ij上与第n个信号交叉口第p个相位对应的平均饱和车头时距，单位为s；

表示路网中第u个基本单元等效路段上的期望车头间距，单位为m；

表示在第u个基本单元中，在路段ij上为g_pn分配的等效车道数，单位为条；P_u表示路网中第u个基本单元所包含的总相位数；pn表示第n个信号交叉口的第p个相位；

所述公式(7)中，路网中第u个基本单元等效路段上的期望车头间距

计算公式如下：

式中：最小安全间距d₀为2m，安全车头时距T_safe为1.6s，限定最高车速V_o为90km/h，减速度指数δ为4，车辆平均长度

为5m；

结合公式(7)和(8)，等效车道的时瞰容量可转换为：

5.根据权利要求4所述城市路网可容纳最大车辆数的计算方法，其特征在于：所述步骤三二二中计算非等效车道时瞰容量；具体过程为：

非等效车道时瞰容量的计算公式为：

式中：

表示第u个基本单元上非等效车道中的车流所占的交通流量比例；

表示第u个基本单元上等效车道中的车流所占的交通流量比例。

6.根据权利要求5所述城市路网可容纳最大车辆数的计算方法，其特征在于：所述步骤三二三中基于等效车道时瞰容量和非等效车道时瞰容量计算基本单元时瞰容量；具体过程为：

综合公式(9)和(10)，基本单元时瞰容量的计算公式(6)可转换为：

等效路段和层叠区域两种环境下的平均车头时距应该相等，

又结合车头时距与车头间距之间的关系，公式(11)转换为：

式中：

为层叠区域车辆的车头时距，单位为s。

7.根据权利要求6所述城市路网可容纳最大车辆数的计算方法，其特征在于：所述步骤四中基于基本单元时瞰容量，计算路网时瞰容量；具体过程为：

在期望的路网平均行程速度

下，路网时瞰容量的计算公式为：

约束条件为：

式中：

表示路网的平均行程速度，单位：km/h；V_min,net、V_max,net分别表示路网中平均行程速度可取的最小值和最大值，单位：km/h；

表示在第u个基本单元中，在路段ij上为g_pn分配的实际车道数，单位.条；g_pn,min、g_pn,max分别表示信号交叉口绿灯时间可取的最小值和最大值，单位.s；C_n,min、C_n,max分别表示信号交叉口周期时长可取的最小值和最大值，单位.s；B表示路网中基本单元的总数；

当公式(13)中

g_pn、C_n为变量时，利用遗传算法对公式(13)进行求解，得出路网时瞰容量；

当给定了公式(13)中的

g_pn、C_n，则直接计算得出路网时瞰容量。

8.根据权利要求7所述城市路网可容纳最大车辆数的计算方法，其特征在于：所述公式(7)中，在第u个基本单元中，路段ij上与第n个信号交叉口第p个相位对应的平均饱和车头时距

根据速度与车头时距的二元分布模型进行求解，具体过程为：

首先根据公式(15)构建速度与车头时距的二元分布模型，当速度值给定后，即可确定出车头时距的分布，进而利用车头时距分布的期望值就可得到在第u个基本单元中，路段ij上与第n个信号交叉口第p个相位对应的平均饱和车头时距

式中，

表示速度

和车头时距

的二元分布的概率密度函数，γ为标量系数，且|γ|≤1，

分别是关于速度和车头时距的边缘概率密度函数，

分别为速度和车头时距的边缘累积分布函数；

为车头时距中的任一个；

为车辆行程速度中的任一个。

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