5

7/17/2019 5

http://slidepdf.com/reader/full/5563db862550346aa9a932f0e 1/21

Pengamatan empiris penurunan kapasitas gabungan jalan bebas hambatan

dengan kontrol jalan dan integrasi dalam model orde pertama

Anupam Srivastava a, Nikolas Geroliminis b, ⇑

Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, University o !aliornia, "rvine, USA

b Sekolah Arsitektur, Teknik Sipil dan Lingkungan, #$ole Polyte$hni%ue &'d'rale

de Lausanne (#P&L), S*iss

t r i $ l e i n o

Pasal sejarah+

Diterima - April -.Diterima dalam bentuk direvisi &ebruari -./

Diterima / &ebruari -./

0ata 0un$i+

penurunan kapasitas

1odel orde pertama

gabungan &ree*ay

ramp metering

b s t r a $ t

Pemantauan kepadatan akurat sepanjang bentangan jalan bebas hambatan, terutama

di ba*ah padat

kondisi *aktu varian diperlukan untuk mengevaluasi tingkat kema$etan,

memahami kompleks

enomena lalu lintas dan mengembangkan strategi pengendalian yang eisien2 Pada

bagian pertama dari kertas

7/17/2019 5


(i) kami menunjukkan bukti empiris dari jalan bebas hambatan3jalan menyatu di

T*in !ities sistem jalan bebas hambatan,

mendukung enomena penurunan kapasitas, (ii) kami menyediakan metodologi

berdasarkan asediagram untuk kuantitati memperkirakan tingkat drop, (iii) kami menunjukkan

bah*a tingkat

penurunan tergantung pada rasio arus utama vs aliran jalan dan (iv) kami

menyelidiki apakah penerapan

strategi kontrol memiliki eek pada nilai penurunan kapasitas2 Dalam kedua

bagian dari kertas, kami mengembangkan metodologi untuk memperkirakan

kepadatan dengan ruang dan *aktu

berdasarkan data dari lingkaran detektor, dengan mengintegrasikan penurunan

kapasitas2 1etodologi ini

berdasarkan pada peme$ahan persamaan dierensial konservasi aliran

(menggunakan teori L45) dengan perantara

(internal) batas jalan bebas hambatan utama, yang lebih $epat dan lebih akurat dari

pendekatan hanya menggunakan batas eksternal2 Untuk menangkap enomena

penurunan kapasitas dalam

model orde pertama kami menggunakan diagram mendasar dengan dua nilai

kapasitas dan kita

memberikan metodologi berbasis memori untuk memilih nilai yang sesuai dalam

numerik

peme$ahan masalah dengan skema Godunov2 6asil dibandingkan dengan data realdan

mikro3simulasi jalan bebas hambatan yang panjang bentangan menunjukkan

bah*a model ini menghasilkan lebih dapat diandalkan

dan hasil yang akurat dibandingkan teori sebelumnya2

7/17/2019 5


7 -./ #lsevier Ltd22

2 Perkenalan

Pemantauan kepadatan akurat dan pemodelan sepanjang bentangan jalan bebas

hambatan adalah penting saat mengevaluasi tingkat kema$etan,

memahami beberapa enomena lalu lintas dan mengembangkan strategi

pengendalian yang eisien melalui jalan metering atau menggunakan

batas ke$epatan variabel2 Namun demikian, ini akan membutuhkan pengetahuan

tentang proil kerapatan rin$i sepanjang bagian jalan bebas hambatan, terutama

di lokasi kema$etan2 0ebanyakan jalan raya AS memiliki lalu lintas setup

pemantauan negara di lokasi tertentu di sepanjang nya

peregangan, tetapi sering tidak memonitor hambatan itu sendiri karena kesulitan

teknis (lingkaran detektor sering $enderung memiliki tinggi

kesalahan ketika ditempatkan dekat dengan menggabungkan lokasi, misalnya

karena penghitungan ganda kendaraan di daerah dengan tinggi jalur perubahan

perilaku)2 Penempatan detektor (hulu, di penggabungan atau hilir) di sekitar

*ilayah gabungan juga ditentukan

oleh algoritma jalan metering yang dilaksanakan2 Dengan demikian, ada kebutuhan

untuk model lalu lintas yang eekti yang dapat se$ara eisien

memprediksi negara lalu lintas di sepanjang hamparan jalan bebas hambatan2

Lighthill dan 4hitham (899) dan 5i$hards (89:) memberikan model pendekatan

arus lalu lintas pertama yang membandingkan

arus lalu lintas ke aliran luida kompresibel (L45)2 1odel L45 sejak itu telah

banyak digunakan sebagai model yang disukai

.8:;3.8.< = > 3 lihat hal depan7 -./ #lsevier Ltd22

http+==d?2doi2org=.2.:=j2tr$2-./2.-2..:

⇑ Sesuai penulis2 Tel 2+ @ - :8/-;2

7/17/2019 5


Alamat #3mail+ srivastBu$i2edu (A2 Srivastava), nikolas2geroliminisBepl2$h (N2

Geroliminis)2

Transportasi Penelitian Cagian ! /. (-./) :3

Datar isi yang tersedia di S$iEerse S$ien$eDire$t

Penelitian Transportasi Cagian !

homepage jurnal+ ***2elsevier2$om=lo$ate=tr$

untuk me*akili dinamika aliran dari perspekti makroskopik2 The L45 teori,

meskipun $ukup mampu dalam memberikan

deskripsi kasar itur utama lalu lintas (misalnya, pembentukan dan pembubaran

Gelombang), tidak memadai dalam menggambarkan beberapa

lebih pola lalu lintas yang kompleks seperti stop3and3go gelombang, kapasitas

penurunan enomena osilasi dan lalu lintas2 1odel L45

didasarkan pada persamaan dierensial parsial hiperbolik urutan pertama, yang

menggambarkan konservasi mobil dalam *aktu dan

ruang angkasa2 1odel L45 mengasumsikan bah*a hubungan antara ke$epatan

(atau aliran) dan kepadatan diamati dalam kondisi steady state

memegang setiap saat, bahkan ketika aliran dan kerapatan bervariasi dengan *aktu

dan ruang2 Dengan kata lain selalu ada diagram dasar

ke$epatan (atau aliran) vs kepadatan2 Asumsi ini menekan semua lain negara lalu

lintas dan ase transisi yang tidak termasuk pada

kurva ini2 Dengan demikian, seperti yang dijelaskan dalam Fhang (-../) kurva

ase diperoleh melalui rata3rata statistik menekan lalu lintas yang lebih baik

Dinamika yang di*akili oleh struktur halus di pen$ar 2 1enurut teori, kepadatan

lalu lintas diperkirakan akan

sepotong3bijaksana halus, dengan transisi antar daerah yang stabil didekati dengan

gun$angan terputus3putus2 6al ini dijelaskan oleh

7/17/2019 5


generasi gelombang kejut antara dua negara tetangga dalam pesa*at ruang3*aktu,

dengan ke$epatan karakteristik sama dengan

perubahan aliran atas perubahan kerapatan antara negara3negara2

Untuk mengatasi kekurangan3kekurangan ini teori L45, model orde tinggi telahdikembangkan, yang biasanya mengandung tambahan

persamaan menggambarkan evolusi spatiotemporal ke$epatan (Payne, 8H

4hitham, 8)2 Untuk revie* yang berbeda

model pemba$a dapat merujuk ke 6elbing (-..)2 Ealiditas jenis model urutan

kedua telah dipertanyakan oleh banyak

peneliti (1i$halopoulos et al, 8;H2 DaganIo, 889)2 Dalam sebuah makalah

mani, yang telah men$iptakan perdebatan yang kuat sesudahnya (misalnya

Papageorgiou, 88;H Fhang, -../H 6elbing dan Johansson, -..8), DaganIo (889)

dijelaskan banyak kekurangan dari urutan kedua

model2 Kang paling penting adalah bah*a ke$epatan karakteristik bisa lebih $epat

dari ke$epatan lalu lintas, yang berarti bah*a driver

dipengaruhi oleh enomena yang terjadi di belakang mereka2

5uang lingkup makalah ini ada dua2 0ami pertama mengamati data empiris dari

enomena makroskopik lalu lintas di jalan bebas hambatan gabungan,

sementara kemudian kami memberikan perpanjangan teori L45 untuk menangkap

penurunan kapasitas enomena tanpa perlu untuk memperkenalkan lebih tinggi

Agar model2 Di bagian eksperimental tulisan ini kita a*alnya mempelajari

enomena penurunan kapasitas di 1innesota jalan raya

untuk berbagai periode *aktu dan kondisi kontrol dengan tidak ada perubahandalam geometri2 Alih3alih menggunakan kumulati tradisional

kurva input dan output yang mengalir di lokasi yang berbeda dari jalan bebas

hambatan analisis didasarkan pada diagram ase, di mana lalu lintas

7/17/2019 5


kondisi di gabungan disajikan dalam bidang dua dimensi dengan sumbu arus utama

dan jalan arus2 Jenis metodologi

telah dipilih karena menyediakan kemampuan untuk mengikuti lintasan negara

penengah antara tinggi dan rendahnilai kapasitas, sementara plot kumulati hanya dapat mengidentiikasi dua tingkat

kapasitas2 Dalam pemodelan bagian kertas yang kita ini

mengintegrasikan penurunan kapasitas (properti dengan memori), dalam model

urutan pertama, yang se$ara tradisional memori3kurang (sejarah

tidak mempengaruhi bentuk diagram dasar)2 0ami memanaatkan diagram yang

mendasar dengan dua nilai kapasitas

dan kami menyediakan metodologi untuk memilih salah satu yang sesuai dalam

solusi numerik dari masalah2 0ami juga menunjukkan bah*a

memanaatkan nilai tunggal kapasitas (sebelum atau sesudah drop atau rata3rata

dua) men$iptakan kesalahan yang signiikan dalam model2

Dengan hati3hati menganalisis data empiris kema$etan akti di T*in !ities

1etropolitan Area kami melihat bah*a (i) ada

banyak kasus di mana kapasitas kurang dimanaatkan, karena tidak eisien $ontrol jalan metering dan (ii) sistem sekali padat

tidak dapat kembali ke keadaan aliran dekat kapasitas terlalu lama2 Salah satu

alasan utama untuk ineisiensi di atas adalah

0apasitas yang dianggap konstan oleh logika kontrol selama semua kali di semua

hambatan2 0eterbatasan ini dari metering

kontrol diidentiikasi melalui dua temuan penting empiris+ (i) penurunan kapasitas

yang signiikan setelah rin$iannya diamati

di banyak lokasi (bervariasi .3-.) dan (ii) pengembangan kema$etan tidak

hanya tergantung pada total aliran

(jumlah arus utama plus pada jalan), tetapi merupakan ungsi dari rasio dari dua

arus, terutama pada saat3saat dekat dengan rin$iannya

7/17/2019 5


terjadinya2 Nilai ini drop kapasitas se$ara konsisten lebih besar daripada yang

diamati dalam penelitian lain untuk lokasi dekat (misalnya

Fhang dan Levinson, -..)2 &enomena ini sering diamati di 1innesota (1N)

landai karena pelanggaran antrian jalan kendala dan berlebihan terkait strategi yang ada dengan pergantian $epat

jalan tinggi dan rendah meteran

mengalir (seperti strategi Cang3bang)2 Pengamatan lain yang menarik adalah

bah*a penurunan kapasitas (dan un$ongested = padat

kapasitas) sangat mirip di seluruh rentang tahun+ (i) pada tahun -... ketika strategi

jalan metering tidak memiliki jalan apapun

kendala keterlambatan, (ii) pada tahun -.., sementara jalan metering keluar dari

operasi dan (iii) pada tahun -..; ketika jalan maksimum tunggu

kendala *aktu akti2 Dalam semua kasus kapasitas penurunan enomena yang

besarnya sama, tidak terpengaruh oleh

berbagai jenis strategi pengendalian jalan2

Cerdasarkan temuan3temuan empiris, di bagian kedua dari kertas kami sarankan

pemodelan L45 tersegmentasi untuk memprediksi kepadatan

proil terhadap ruang dan *aktu sepanjang jalan bebas hambatan2 Sebuah L45

tersegmentasi menggunakan semua batas internal mungkin dengan diketahui

negara lalu lintas dengan mogok seluruh situs menjadi beberapa bagian yang lebih

ke$il2 6al ini akan mengurangi propagasi dari setiap estimasi yang salah2

Perbedaan utama dari model bila dibandingkan dengan model L45 tersegmentasi

lainnya (misalnya Sel Transmisi 1odelH DaganIo,

88) adalah bah*a kita menggabungkan kapasitas penurunan enomena dalam

ormulasi2 Untuk melakukan hal ini, kami mengusulkan step*ise3 memori berbasis

pendekatan linier dari hubungan arus3density yang menyumbang eek penurunan

kapasitas2 Sebuah skema numerik Godunov

7/17/2019 5


diperkenalkan untuk meme$ahkan masalah dirumuskan2 6asil kami dari

implementasi data real dan mikro3simulasi rin$i

untuk lokasi penelitian tersebut menunjukkan bah*a metodologi tersebut

memberikan akurasi meningkat dan keandalan atas1odel L45 standar yang memanaatkan hanya batas3batas eksternal2

-2 pengamatan empiris drop kapasitas

0apasitas bagian jalan bebas hambatan yang paling sering dideinisikan sebagai

aliran maksimum yang mungkin di lokasi tertentu di ba*ah

keadaan saat ini2 0ema$etan akti dapat mempengaruhi aliran maksimum hulu atau

hilir kema$etan dan menyebabkan pada

:- A2 Srivastava, N2 Geroliminis = Transportasi Penelitian Cagian ! /. (-./)

:3

Jalan net*orks2Abottlene$k adalah lokasi di mana tingkat kinerja penuh (kapasitas)

dari keseluruhan sistem tidak dapat di$apai karena

untuk kelainan pada komponen satu atau beberapa sistem2 0inerja di satu lokasi

sehingga memba*a ke kinerja

dari seluruh sistem2 Sebuah akti bottlene$k adalah hambatan yang kinerjanya

tidak terpengaruh oleh adanya kema$etan

terjadi hilir, dan memiliki kondisi bebas aliran hilir dan kondisi sesak hulu2 "stilah

bottlene$k akti

menga$u pada kondisi lalu lintas yang tingkat debit diukur hilir antrian tidak

terpengaruh oleh kondisi

dari hilir (DaganIo, 88)2 0apasitas di kema$etan dapat dideinisikan sebagaithroughput maksimum yang mungkin pada

hambatan atau arus maksimum net keluar hambatan (!assidy dan Certini, 888)2

-22 Sebuah gambaran dari pekerjaan sebelumnya

7/17/2019 5


Sementara aliran ini maksimum yang mungkin se$ara tradisional dianggap sebagai

nilai yang tetap untuk lokasi tertentu, banyak penelitian telah mengungkapkan

bah*a ada siat stokastik kapasitas bottlene$k2 6all dan Agyemang3Duah (88)

dan Cank (88) pertama kali diusulkanaliran debit di kema$etan berkurang setelah antrian mulai membentuk hulu lokasi,

sehingga menandai

timbulnya kema$etan2 &enomena ini sekarang dikenal sebagai bottlene$k

kapasitas3drop2 Dengan demikian, kapasitas padat dari

kema$etan dapat dibedakan dari kapasitas aliran bebas hambatan, dengan

perbedaan yang disebut sebagai kapasitas

drop2 Ceberapa studi tentang penurunan kapasitas bottlene$k telah menyarankan

bah*a penurunan adalah non3terlihat atau tidak ada (Persaud,

8;)H lain menempatkan drop mulai dari sekitar / (Cank, 88) semua jalan

sampai dengan - (!assidy dan Certini, 888H !hung

et al2, -..)2 Selanjutnya, penelitian bertujuan untuk memahami enomena

bottlene$k kerusakan menunjukkan bah*a rin$iannya

sendiri tidak selalu terjadi pada laju alir tetap dan benar3benar stokastik2 Canyak peneliti menyarankan kapasitas yang karenanya dapat

hanya benar3benar dapat dideinisikan sebagai ungsi probabilitas kerusakan

(LorenI dan #leteriadou, -..H Crilon et al, -..92)2 !assidy

dan Certini (888) melaporkan bah*a sementara kapasitas pada hambatan

mungkin memiliki variasi yang besarH densitas kritis terkait dengan

rin$iannya $enderung lebih stabil dengan kisaran yang lebih ke$il dari variasi2

Sebuah studi baru3baru ini di banyak jalan raya di kota3kota kembar

daerah, telah mengamati tetes kapasitas mulai dari / sampai - (Fhang dan

Levinson, -..)2 Tetes kapasitas rata3rata telah

Diperkirakan untuk lokasi yang berbeda di banyak hari, yang tidak memungkinkan

untuk menyelidiki karakteristik dinamis arus lalu lintas

7/17/2019 5


enomena dan menghubungkan tetes ini dengan rasio arus utama selama arus jalan2

Caru3baru ini, banyak peneliti telah men$oba untuk mengidentiikasi penyebab

penurunan kapasitas dengan melihat enomena mikroskopis2 Lane$hanging

manuver, kendaraan yang masuk gabungan di ke$epatan rendah dan perilaku jalurheterogen telah dipertimbangkan untuk memperbesar

enomena penurunan kapasitas (!assidy dan Ahn, -..9H Laval et al, -..9H22 Treiber

et al, -..:)2 Salah satu alasan adalah

bah*a enomena tersebut menghasilkan variasi antara berbagai tingkat negara lalu

lintas jenuh pada gabungan (lihat

misalnya 1au$h dan !assidy, -..-H Ahn dan !assidy, -..H Li et al2, -..) yang

men$egah sistem untuk men$apai jalan bebas hambatan penuh

0apasitas sebelum rin$iannya2

Ceberapa model telah diajukan untuk menjelaskan tetes kapasitas dengan $ara

eksogen2 Sebagai $ontoh, 0oshi et al2 (8;/) dan

6all dan 6all (88.) mengusulkan model st order yang didasarkan pada bentuk

lambda diagram dasar terbalik sementara Siebel et al2

(-..8) mengasumsikan model urutan kedua berasal dari Greenberg (-..)2 Selain

itu, sebagian dari model ini sulit untuk menerapkan

dan untuk mengkalibrasi dalam praktek (Le$ler$% et al2, -.)2 Ceberapa upaya

untuk mengintegrasikan dalam model interaksi lalu lintas lokal yang berkaitan

dengan lane$hanging

manuver dan eeknya pada kapasitas dapat ditemukan di Laval dan DaganIo

(-..:) dan Le$ler$% et al2 (-.)2 itu

Tujuan dari pekerjaan kami adalah tidak untuk model atau menjelaskan

mikroskopis enomena penurunan kapasitas, tapi untuk mengintegrasikan empiris

Temuan kapasitas menjatuhkan besaran di lokasi jalan bebas hambatan yang

berbeda dalam model pertama agar eisien dan akurat2

7/17/2019 5


Sementara banyak mekanisme kontrol bebas hambatan tradisional (termasuk

Algoritma Fona Stratiied o 1innesota jalan raya,

&eng et al2, -..:) memanaatkan kapasitas dan aliran pengukuran sebagai

parameter yang mengatur, keandalan yang lebih tinggi dari kerusakandensity menampilkan dirinya sebagai pilihan yang lebih baik sebagai parameter

kontrol (lihat misalnya Papageorgiou dan 0otsialos, -..-)2

Selanjutnya, strategi pengendalian berbasis kapasitas klasik tidak

memperhitungkan penurunan kapasitas dan dengan demikian baik meremehkan pra

kema$etan

kapasitas, atau kapasitas pas$a kema$etan terlalu tinggi2 "nvestigasi empiris kami

banyak lokasi di T*in !ities3jalan bebas hambatan

Sistem menegaskan temuan di atas dan menunjukkan penurunan kapasitas di

beberapa lokasi kritis setinggi .3-.

mengakibatkan perhitungan besar tingkat metering optimal2 6al ini menunjukkan

bah*a strategi kontrol berdasarkan aliran

ambang batas kemungkinan di ba*ah beban jalan bebas hambatan atau

menyebabkan kema$etan lalu lintas2

0ami menyelidiki hambatan akti untuk memahami enomena penurunan

kapasitas, dan untuk memperkirakan sejauh mana

0apasitas mungkin jatuh pas$a kema$etan2 0ami lebih menunjukkan bah*a

kapasitas (saat dideinisikan sebagai total debit pada hambatan)

ini tidak terlepas dari rasio antara arus utama dan di3jalan aliran gabungan di

kema$etan2 Terakhir, kita amati bah*a

Penurunan kapasitas menyaksikan di lokasi, sangat mirip untuk jangka *aktu

dengan strategi kontrol yang berbeda di tempat2

Lokasi penelitian adalah - mil segmen Catang Jalan 5aya :8 ke utara (T63:8

NC), mulai dari persimpangan "38

7/17/2019 5


dan berakhir di :/ Avenue North (Gbr2 )2 Situs ini adalah dua jalur per arah jalan

bebas hambatan melingkar melintasi T*in

0ota *ilayah barat metropolitan2 "ni men$akup . bagian tenun, Tinggi Eehi$le

M$$upan$y (6ME) landai bypass, - pintu masuk landai ( meteran), dan -9 landai keluar2 Di antara landai meteran, 9 landai akses

lokal dan dua jalan bebas hambatan3to3jalan bebas hambatan

landai menghubungkan T63:- dan "3/8, masing3masing2 Catas3batas hulu dan

hilir kema$etan un$ongested dan berat

sering dialami di beberapa lokasi2

-2-2 Pengamatan empiris di 1N jalan raya

0ami memilih hambatan akti sepanjang situs US 6igh*ay :8 Northbound di

Plymouth Avenue di3jalan (dekat

hilir jalan raya koneksi jalan raya dengan T699, ditandai dengan kotak biru pada

Gambar2 ) untuk analisis kami2

A2 Srivastava, N2 Geroliminis = Transportasi Penelitian Cagian ! /. (-./) :3

:/

0ema$etan berulang terbukti selama jam malam (sekitar :+ ..3;+ ..) sedangkan

stasiun hilir

bottlene$k adalah un$ongested dengan ke$epatan mendekati aliran bebas, yang

menyatakan bah*a situs yang dipilih adalah hambatan yang akti2 Serba Serbi

Data negara trai$ dikumpulkan untuk situs penelitian ini untuk berbagai tahun+

-... (dengan inkarnasi sebelumnya jalan 1innesota

Strategi metering+ Fona 1etering sedang dilaksanakan), -.. (tanpa strategimetering akti), dan -..; (dengan terbaru

pelaksanaan metering+ SF1 3 Stratiied Fona 1etering di tempat)2 !ara tradisional

untuk mengamati kapasitas tetes (misalnya

7/17/2019 5


!assidy dan Certini, 888) adalah dengan menggunakan time series output atau

output kumulati pada hambatan (diperkirakan paling sering

sebagai jumlah dari aliran hanya hulu hambatan dan arus di jalan yang terlibat

dalam kema$etan atau sebagai aliranhanya hilir kema$etan jika data tersedia)2 0apasitas drop, kemudian dapat

diidentiikasi baik sebagai luktuasi

nilai aliran sebelum dan sesudah kema$etan dalam kasus mengukur output, atau

sebagai perubahan dalam kemiringan kumulati

kurva output2 !ara ini tidak memungkinkan membedakan eek arus utama vs jalan

mengalir seperti ini agregat2

!ara lain adalah dengan plot hubungan antara aliran dan kerapatan (atau hunian) di

lokasi bottlene$k2 0ami menyajikan

per*akilan *aktu throughput yang series plot (jumlah volume di hulu arus utama

detektor stasiun dan volume di

pada jalan merge) pada Gambar2 -a2 Graik menunjukkan plot time series /. s3

*aktu rata3rata total throughput yang di kema$etan,

bersama dengan permintaan pada sesuai pada3jalan, dan kepadatan arus utama(sepanjang sumbu sekunder)2 Ukuran kepadatan

adalah perkiraan berdasarkan mengkonversi detektor hunian diukur pada lokasi ke

kepadatan dengan kalibrasi masing3masing

detektor untuk aktor panjang lapangan rata3rata dilakukan oleh 1innesota

Departemen Perhubungan2 Panjang lapangan rata3rata

untuk masing3masing detektor menggabungkan panjang rata3rata kendaraan dan

sensitivitas sensor menjadi aktor tunggal2 "ni memang tidak benar

mengukur kepadatan, namun teknik pendekatan yang masuk akal untuk lokasi di

mana panjang eekti tidak berbeda jauh dengan

*aktu2 Pengukuran langsung dari kepadatan lalu lintas dapat terjadi hanya dengan

kamera atau jika banyak lintasan kendaraan diketahui2

7/17/2019 5


Total throughput dapat dilihat di sini menurun dari maksimum -.. kend = jam

antara 9+ 93:+ 9 jam, untuk

7 /9.. kend = jam antara :+ /.3;+ 9 h (sekitar :,9 penurunan)2 0epadatan

arus utama yang sesuai ren$ana jelas menunjukkan periode padat, sedangkan plot permintaan jalan menunjukkan bah*a penurunan

throughput yang tidak dapat dikaitkan dengan rendahnya permintaan2

Proil ke$epatan memiliki nilai signiikan lebih tinggi sebelum terjadinya

kerusakan, pada :+-.2 Angka tersebut juga menunjukkan

permintaan jalan di plot yang sama sehingga dapat memberikan perkiraan

permintaan di kema$etan2 Perhatikan bah*a aliran jalan se$ara signiikan

meningkatkan beberapa menit sebelum breakdo*n (panah hitam pada Gambar2 -a),

sedangkan total permintaan yang sama pukul 92.9 tidak

membuat kerusakan karena di3jalan aliran lebih rendah2 Aliran vs kepadatan plot

untuk kema$etan (menggunakan aliran sebagai total

aliran output pada hambatan seperti yang dideinisikan sebelumnya, dan kepadatan

di detektor arus utama hulu) ditunjukkan pada Gambar2 -b2 tinggi

nilai densitas diamati karena lokasi detektor sedikit hulu lokasi merge2 Arus diukur

sebagai perkiraan total aliran (di jalan @ arus utama) di kema$etan2 Plot ini berguna

untuk memahami nilai

0apasitas sebelum dan sesudah terjadinya kerusakan tersebut2 0ondisi 6ilir selalu

un$ongested (kepadatan yang lebih ke$il

dan ke$epatan dekat dengan aliran bebas)2 6al ini juga menunjukkan penurunan

kapasitas besarnya sama2 0ami menyelidiki lebih lanjut berikut ini

Gambar2 2 situs uji yang dipilih (T63:8 NC)2 T6 :8 adalah jalan bebas

hambatan dua jalur sepanjang seluruh bentangan dengan daerah diperpanjang

per$epatan jalur dekat dengan dua

pertukaran bebas hambatan2 Titik3titik merah menandai lokasi detektor arus utama2

Cagian ba*ah gambar menunjukkan peta tata letak sampel yang disediakan oleh

7/17/2019 5


1nDMT yang memetakan semua detektor di sepanjang ruas jalan raya (kredit

untuk peta+7 0ontributor MpenStreet1ap, kredit untuk tata letak detektor+ 1nDMT

Semua

Dete$tor Laporan)2 (Untuk interpretasi reerensi untuk *arna dalam legenda angkaini, pemba$a disebut versi *eb artikel ini2)

: A2 Srivastava, N2 Geroliminis = Transportasi Penelitian Cagian ! /. (-./)

:3

Cagian dari kertas besarnya nilai penurunan kapasitas ini di *aktu $akra*ala yang

luas dan di ba*ah kendali berbagai jalan

mekanisme2

Dalam rangka untuk lebih memahami penurunan kapasitas dan untuk menguji

bagaimana perubahan dengan *aktu (bervariasi permintaan = bervariasi $ontrol

implementasi strategi), kami memanaatkan aliran bottlene$k kontribusi plot,

diagram ase2 Dengan memplot volume aliran

di jalan terkait dengan hambatan terhadap volume aliran diamati pada detektor arus

utama hulu

seseorang dapat lebih memahami perilaku peme$ahan kema$etan, dan bagaimana perubahan kapasitas selama durasi

kerusakan (timbulnya kema$etan)2 Dalam rangka untuk menggabungkan elemen

*aktu ke graik, kita membedakan antara

berbagai tahapan+ pre3kema$etan reIim aliran bebas, timbulnya kema$etan ketika

ke$epatan terus menurun, dan pas$a kerusakan

5eIim padat, masing3masing di*akili oleh *arna yang berbeda dari plot2 Mnset

dideinisikan sebagai durasi antara

*aktu ke$epatan yang mulai menurun monoton (di ba*ah ke$epatan aliran bebas

yang stabil diamati sementara lokasi un$ongested),

dan *aktu saat men$apai densitas kritis2 Selain itu, kami plot deret *aktu (i) jalan

mengalir di pintu masuk

7/17/2019 5


jalan bebas hambatan dan (ii) hunian jalan detektor antrian, untuk mengidentiikasi

$ontoh bah*a kendala antrian jalan dilanggar

dan s*it$h prioritas metering untuk meningkatkan $learan$e2 Gambar2 /

menunjukkan diagram ase untuk berbagai hari pada tahun -... (sederhanaFona 1etering tanpa kendala antrian jalan), -.. (tidak ada metering), dan -..;

(Stratiied Fona 1etering 3 SF1)2 itu

SF1 adalah algoritma terkoordinasi, yang menggunakan persamaan aliran untuk

menentukan tingkat metering untuk Iona yang berbeda dari jalan bebas hambatan

(dengan nilai konstan yang telah ditentukan kapasitas)2 Total volume jalan

didistribusikan ke semua landai meteran di Iona di

proporsi tuntutan mereka2 Sebuah antrian maksimum *aktu tunggu di on3landai

telah terintegrasi, yang melepaskan kendaraan

dari pada3landai pada tingkat yang jauh lebih tinggi, ketika kendala dilanggar2

Plot sisi kiri Gambar2 / menunjukkan diagram ase antara on3jalan dan aliran arus

utama untuk hari yang berbeda2 itu

sisi kanan petak menunjukkan deret *aktu tingkat metering (aliran) di hilir

detektor di3jalan (mengukur aktual

Aliran jalan masuk arus utama) dan langkah3langkah hunian di antrian hulu di3

jalan detektor2 untuk sebelumnya

tahun (-..., -..) pengukuran hunian berasal dari detektor jalan hilir, seperti

detektor antrian tidak diinstrumentasi

saat itu2

(a)

(b)

Gambar2 "dentiikasi penurunan -2 0apasitas di Plymouth ramp (a) Plot time series

throughput pada hambatanH (b) diagram dasar aliran throughput yang Total

7/17/2019 5


(sedikit hilir kema$etan) vs kepadatan arus utama (sedikit hulu kema$etan)2 Semua

nilai yang ditampilkan adalah 9 menit rata3rata diambil setiap /. s pada

-/ September -..;2

A2 Srivastava, N2 Geroliminis = Transportasi Penelitian Cagian ! /. (-./) :3 :9

"sokuan dalam diagram ase, dapat dideinisikan sebagai garis yang

menghubungkan semua titik kontribusi aliran pada plot jumlah itu

hingga total tertentu (volume jalan Eolume @ arus utama konstan)2 Pemisahan

horiIontal antara bagian3bagian dari kurva

dengan demikian akan me*akili perubahan kapasitas2 Paku tertentu dalam tuntutan

pada jalan yang disorot, baik dalam ase

diagram (kiri) serta graik *aktu permintaan series (kanan) untuk pemahaman

yang lebih baik2 Semua bidang Gambar2 / menunjukkan + aliran

isokuan (negati 97 kemiringan sumbu jika sama3sama skala) sebagai overlay,

dengan penge$ualian Gambar2 /a (kemiringan + -), yang akan dijelaskan

kemudian di bagian akhir dari bagian yang terpilih2

Gambar2 /a me*akili sekitar rentang :. menit data 9+..3:+.. h (/. menit dalam

kondisi arus bebas, . menit dalam

timbulnya kema$etan dengan ke$epatan menurun, dan -. menit dari kema$etan

dengan ke$epatan se$ara signiikan rendah)2 Sisi kiri gambar

menunjukkan volume arus utama vs Eolume jalan plot untuk September -..;,

bersama dengan dua plot time series untuk jalan

Gambar2 /2 Cottlene$k kontribusi aliran plot yang menunjukkan volume arus utamavs volume jalan untuk hari yang berbeda2 (a) September -..;H (b) .

September,

-..;H ($) -9 September -..H (d) -: September -..H (e) 9 November -...2 plot

menunjukkan pola yang konsisten di seluruh tanggal dan menyarankan

7/17/2019 5


Penurunan kapasitas konsisten7 9 untuk lokasi2

:: A2 Srivastava, N2 Geroliminis = Transportasi Penelitian Cagian ! /. (-./)

:3

pengukuran, (i) hunian di hulu pada detektor jalan (antrian dete$tor)mengidentiikasi ketika antrian panjang terjadi pada

yang di3jalan, yang akan mengaktikan menunggu *aktu jalan kendala maksimum

dan melepaskan lebih banyak kendaraan untuk jalan bebas hambatan, dan

(ii) penyediaan jalan di lokasi detektor gabungan, yang menunjukkan apa

kendaraan tingkat memasuki jalan bebas hambatan dari

jalan2 Perhatikan bah*a ketika hunian di detektor antrian tidak besar, maka

detektor antrian mengukur permintaan dan

detektor gabungan mengukur pasokan, sementara ketika nilai ini besar, antrian

melebihi detektor dan permintaan tidak diketahui2

Kang ada strategi jalan metering se$ara signiikan akan meningkatkan tingkat

metering untuk menghindari antrian jalan panjang, ketika

antrian melebihi detektor hulu2 Plot diagram ase yang Namun merapikan

menggunakan / menit moving average *aktu

Jendela mengamati setiap /. s2 Smoothing ini dilakukan untuk mengamati tren

volume yang lebih jelas dan untuk mengurangi

gangguan yang tinggi dalam data /. s yang mungkin men$erminkan negara tidak

stabil atau rata3rata (dan dengan demikian tidak menjadi *akil dari

kapasitas bottlene$k)2 Data detektor jalan masih merupakan resolusi /. s untuk

menangkap lonjakan volume jalan, yang

diharapkan menjadi alasan utama untuk kerusakan dan penurunan kapasitas yang

kuat2 Smoothing namun memiliki dua eek

pada plotting yang perlu diingat saat menganalisis graik+ (i) ada jeda *aktu yang

melekat ke$il diperkenalkan

7/17/2019 5


karena rata3rata bergerak, dan (ii) nilai3nilai merapikan volume dalam diagram ase

mungkin tidak $o$ok

sempurna nilai sesaat melaporkan pada plot time series2

Aliran *aktu untuk graik adalah dari segmen biru yang me*akili periode sebelumterjadinya kema$etan (Start), yang

segmen red yang menggambarkan saat kema$etan mulai membangun (Mnset) dan

kemudian ke segmen hijau ketika lokasi

berada di ba*ah konsisten padat ase (Padat)2 0ita bisa melihat dari dua plot yang

tepat bah*a detektor antrian mulai mendatar

tuntutan tinggi sekitar pukul 9+.;2 6al ini diikuti dengan tingkat debit tinggi di

jalan, dengan demikian, a*alnya meningkatkan

Throughput pada hambatan (sepanjang segmen biru) menjadi /:,- kend = /. s

(/-. kend = jam)2 Throughput ini bertahan selama sekitar

9 menit sebelum tingkat debit jalan tinggi se$ara konsisten menyebabkan

kerusakan pada 9+9, yang sesuai dengan ditandai

pun$ak segitiga dalam graik distribusi aliran2 Setelah kerusakan terjadi, volume

tinggi tidak lagi berkelanjutan dan

0apasitas jatuh sekitar 92 Plot dalam diagram ase menunjukkan jatuhnya

throughput sepanjang segmen biru dan

menuju ase merah dan hijau2 Jelas bah*a setelah kerusakan terjadi, throughput

mandeg di kapasitas

sekitar /,; kend = /. s, penurunan 9 dari pun$ak a*al2

Gambar2 /2 (lanjutan)

Untuk interpretasi *arna pada Gambar2 /, , ; dan ., pemba$a disebut versi

*eb artikel ini2

A2 Srivastava, N2 Geroliminis = Transportasi Penelitian Cagian ! /. (-./) :3

:

7/17/2019 5


Gambar2 /b men$eritakan $erita yang sama pada tanggal . September -..;2

tuntutan tinggi pada a*alnya diamati 9+.;39+-.2

Diagram ase di sini, mengikuti biru segmen hingga pun$ak (karena permintaan

yang tinggi di jalan), dan kemudian turun ke tempat itumenyatu dengan segmen merah (karena metering ketat mengikuti volume tinggi di

garis3utama)2 The metering membatasi

dalam hal ini diikuti oleh arus arus utama yang lebih rendah mele*ati 9+-.

(dengan periode permintaan rendah jalan yang memungkinkan penumpukan untuk

membersihkan) dan mampu menghindari terjadinya kema$etan2 Throughput sekali

lagi meningkat ke tingkat pun$aknya (penggabungan dari

merah dan segmen hijau) di 9+/92 Tingginya permintaan yang konsisten saat ini

menyebabkan kerusakan di lokasi dan

throughput yang pertama naik di sepanjang garis merah, men$apai kerusakan, dan

akhirnya jatuh ke dan stabil pada kapasitas sesak bersama

segmen hijau2 6ari3hari yang tersisa semua menunjukkan perilaku serupa2

Creakdo*n selalu dipi$u oleh peningkatan jalan

debit volume, menyebabkan penurunan kapasitas sebesar 92 Throughputkapasitas un$ongested hampir selalu dipertahankan untuk

durasi minimal 9 menit2 Angka ini menggambarkan bah*a setelah breakdo*n,

throughput menstabilkan dekat dengan pos3kema$etan

0apasitas dengan sangat sedikit variasi, yang distinguishably lebih ke$il dari

penurunan kapasitas selama breakdo*n2 kita

mengklaim bah*a ini memberikan bukti yang $ukup bah*a pra3breakdo*n dan

kapasitas pas$a3breakdo*n yang berkelanjutan dan

drop kapasitas konsisten sepanjang *aktu dan variasi dalam strategi kontrol atau

tuntutan2

6al ini dapat diamati dari Gambar2 /, bah*a pra3kema$etan (7 - kend = min) dan

pas$a3kema$etan (7 :- kend = min) kapasitas di

7/17/2019 5


hambatan, dan karenanya juga penurunan kapasitas (7 9), yang kira3kira sama

untuk semua / tahun dianggap2 1eskipun Demikian,

akta bah*a penurunan kapasitas sama dengan dan tanpa jalan metering yang

bertentangan dengan tujuan utama jalanmetering yang adalah untuk meningkatkan kondisi arus utama2 Peningkatan

strategi metering jalan bisa diharapkan untuk membuat yang lebih ke$il

kapasitas tetes, jika dibandingkan dengan kasus tidak ada kontrol2 Tingginya stop3

and3go eek di$iptakan karena sebuah tidak $ukup diran$ang

jalan metering (seperti yang terlihat pada Gambar2 di ba*ah), menunjukkan

bah*a strategi peningkatan mungkin bisa menurunkan besarnya

drop kapasitas2 Namun, ini adalah arah penelitian masa depan dan pekerjaan ini

tidak dapat memberikan kesimpulan penuh terhadap

hipotesis ini2 0ita mungkin menduga bah*a strategi jalan metering tertentu

mungkin tidak sangat eisien untuk kondisi dekat

untuk kerusakan

5

Documents

Transcript of 5