城市客货混行干道交通优化控制方法

以客货混行城市干道为研究对象,研究了车辆组成对交叉口及路段交通运行的影响,确定了车流率等因素对车队通过交叉口所需时间的影响.针对客货混行的特点建立客货混行交通信号模糊控制模型,根据车队领头车辆类型、车队组成、主次要通行方向的特性以及各相位车辆排队长度,采用模糊控制算法来确定各相位的绿灯延长时间,并确定了调整相位差.最后用VISSIM软件,对所提出的优化控制方法与常规控制方法进行了对比仿真验证,结果表明,优化方法比常规方法平均减少车辆延误3.6 s,证明了方案的可行性和有效性.     

基于模糊逻辑交通信号优化控制算法

提出了基于模糊逻辑单交叉口信号变相位控制算法，并实现了仿真．传统的信号控制方法，仅考虑了相位时间的优化，而忽略了对相位组合的优化，以现实中常用的4相位信号控制为例，通过研究发现，在不改变原来4相位相序的前提下，通过灵活的相位组合，可以获得更好的控制效果．与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比，交通信号变相位控制的相位组合、相位时间更加灵活，更适应城市交叉口实时变化的交通状况．以典型的十字路口为对象，选用不同时段的交通流状况进行仿真实验，研究结果表明，对于交通流量不平衡的交叉口来说，信号变相位模糊控制的效果要优于传统的模糊控制，能够减少车辆延误时间，是进行城市交叉口信号控制的一种实用和有效的算法．     

基于模糊逻辑交通信号优化控制算法

提出了基于模糊逻辑单交叉口信号变相位控制算法，并实现了仿真．传统的信号控制方法，仅考虑了相位时问的优化，而忽略了时相位组合的优化，以现实中常用的4相位信号控制为例，通过研究发现，在不改变原来4相位相序的前提下，通过灵活的相位组合，可以获得更好的控制效果．与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比，交通信号变相位控制的相位组合、相位时间更加灵活，更适应城市交叉口实时变化的交通状况．以典型的十字路口为对象，选用不同时段的交通流状况进行仿真实验，研究结果表明，对于交通流量不平衡的交叉口来说，信号变相位模糊控制的效果要优于传统的模糊控制，能够减少车辆延误时间，是进行城市交叉口信号控制的一种实用和有效的算法．     

一种基于模糊神经网络的城市道路交叉口可变相序控制

在结合模糊控制和神经网络各自优点的基础上,提出一种城市道路交叉口可变相序自适应控制算法.算法根据通行权转移度设计出相位转移模块和绿灯延时模块,并分别为之建立模糊控制器,每个控制器都通过多层BP神经网络来实现.仿真结果表明,该方法能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力.     

借对向出口车道左转交叉口交通控制方案优化

为提高借对向出口车道左转交叉口信号配时的科学性以及交通流运行效率,提出借对向车道左转的适用条件,将左转机动车的到达-驶离图式分为8种情况,分别建立每种情况下左转机动车的延误计算方法.以交叉口车均延误最小为目标,以周期时长、主信号与预信号各相位绿灯时间、借对向车道左转车道的长度为优化变量,建立了交叉口信号控制方案优化模型,并采用遗传算法进行求解.以算例的形式对所建立的优化方法进行验证,并与传统控制方法进行对比.结果表明:优化方法可以提高左转机动车通行能力,减少其所需绿灯时间,进而缩短交叉口周期时长;左转相位绿灯时间的缩短减小了直行相位的红灯时间,进而缩短了交叉口的车均延误,在高峰期交叉口车均延误下降比例达到23.8%.     

基于Synchro的绿波协调与行人二次过街协同控制

为了达到同时降低主干道上机动车与次干道上行人延误的目的,提出了一种基于Synchro的绿波协调与行人二次过街的协同控制方式:首先,在理论上分析了交叉口处机动车的非对称放行与行人二次过街的相位设置;其次,建立了机动车、行人的时间延误模型,并且结合Synchro的功能提出了控制参数的优化方法及流程。以秦皇岛市河北大街西段为例进行了仿真实验,在交叉口间距不等、双向流量不均匀、行人过街距离较长的条件下,本方法较传统方法能进一步提高对机动车与行人的服务水平。     

智能交通中单交叉口多相位信号动态控制系统研究

在城市交通控制中,平面交叉口各方向的交通流在不同时刻是不同的。针对这一特点,介绍了一种采用实时模糊和定时控制对单交叉口多相位信号进行动态控制的系统,并提出了一种改进的单交叉口多相位信号实时配时模型。此模型是在模糊控制的基础上采用遗传算法,不断改进控制规则,优化多相位交叉口信号实时控制模型,对绿灯延长时间进行细微调整,实现实时控制。     

一种单点被动公交优先控制算法及其效益评价

分析了周期时长与交叉口人均延误、车均延误指标的关系,确定了周期时长的计算方法;为进一步减少人均延误,提出了在不发生拥堵前提下根据各相位乘客数量分配富余绿灯时间的绿信比优化方法;最后采用算例验证的方式,分别计算了当交叉口实施单相、多相被动公交优先前后的交叉口效益,并与无公交优先控制方案进行对比分析,结果表明:被动公交优先算法的控制效益与公交优先相位数存在密切关系,当优先相位数较少时,该算法能有效减少交叉口人均延误.     

考虑公交优先的过饱和交叉口交通信号控制

以提高过饱和交叉口通行能力和避免溢流为首要目标,同时考虑过饱和交通状态下的公交优先需求,首先在车流组合相容性及路段放行约束分析的基础上,设计了动态相位组合方法。然后从交叉口过饱和交通特征出发,提出了考虑公交车辆权重的过饱和交叉口信号控制关键参数及其计算方法。最后建立了模糊控制系统以实现过饱和交叉口分布式关联控制。仿真结果表明:本文方法能够有效地抑制过饱和交叉口溢流现象的发生,并能够提高路口的平均流量,同时使公交车辆在单个路口平均延误时间有所降低。     

考虑柔性车道设置的公交优先信号设计

通过考虑柔性车道设置,针对带有左转专用相位的公交优先十字交叉口,结合预信号系统进行车辆和行人延误分析。在交叉口某一进口道采用该设计,分析主信号和预信号处车辆到达和离开过程,对采用柔性车道设置前后的公交车、直行社会车辆和左转车辆的延误变化进行计算。结果表明：在带有左转专用相位的公交优先十字交叉口某一进口道采用柔性车道设置后,当交叉口处于饱和状态时,公交车辆延误显著减少,左转车辆延误和直行车辆人总延误皆有所减少。     

单交叉路口交通流的通用多相位智能控制策略

为提高城市道路交叉路口信号控制的效率，采用面向对象的设计思想，提出了一种新的通用多相位信号控制策略.根据实际交通状况交互建立单交叉路口的通用模型，根据当前路口各车流向的车流量实时分布信息，及时调整相位数和各相位的车流向组合.实时传递路口交通情况，采用模糊控制策略，以车辆延误时间最小为优化目标，对单交叉路口的信号相位和相位绿灯时间分别进行优化.根据实测数据对该方法进行了仿真研究，并与普通信号控制方案作了对比.结果表明，这种通用信号控制方案能使交通流量总体趋于均衡，缩短了车辆延误时间.     

交通信号灯配时优化控制理论研究

针对城市交通拥堵日益严重的问题,提出一种自适应交通信号灯配时优化控制理论.主要采取的方法是利用设置在交通路口的高位摄像机,获得车流图片或者车辆视频,再运用图像处理技术分析图片,结合相位绿灯分配时间的线性算法,以交叉路口流通能力最大、平均延误时间最小或排队等候的车辆数最少为优化目标,尽最大可能地实现绿波带.这项技术使用的结果能用来进行交通滞留状况下的智能交通调节.这种自适应配时优化方案,能够对交叉路口车流情况进行综合优化,实时修正各个相位的配时.     

结合相位优化及模糊控制对非正常情况下交通拥挤的疏导

笔者着重探讨了非正常情况下的交通拥挤有效利用交叉口信号灯疏导方法．一方面是相位的合理组合,另一方面是绿灯的合理配时．将一个独立的交叉口划分出3类区域,根据交通拥挤发生在不同区域采用不同的相位组合,并结合排队长度进行预测,对绿灯的合理配时进行模糊控制．     

单交叉路口交通分布的一个优化模型及其算法

讨论了城市道路交通中十字交叉路口的交通流分布情况,以4相位信号控制为例,建立了以控制周期内路口的总延误车辆数最小为控制目标、以信号相位持续时间和信号周期时长为控制变量的交通信号动态规划模型,并给出了一个相应的算法.     

城市交通灯信号配时控制器优化的一种新策略

以某市一孤立单交叉路口为例，在双模糊控制器协调控制获得相序和各相位的绿灯时长的基础上，提出了一种采用将遗传算法和模拟退火有效结合的GASA混合算法，设计了城市单交叉路口的多相位信号配时控制方案.Matlab仿真结果表明这种新算法可以达到避免局部最优、更快实现全局收敛的目的，与单纯采用遗传算法优化控制器参数相比，可以实现更小的平均车辆延误，保证车队更顺畅地通过交叉路口.     

考虑人均延误和人均排放的信号配时优化模型

为将绿色交通、公交优先等理念融入交叉口信号配时优化的建模策略当中,建立以交叉口人均延误、人均CO排放为优化指标,以各相位有效绿灯时间为自变量的多目标信号配时优化模型.在人均延误公式中引入公交折减系数,用以避免公交绝对优先对社会车辆通行效率的负面影响.模型求解过程中运用模糊折中规划方法使量纲不同的两个目标函数实现无量纲化,令其取值在(0,l);采用模糊偏好方法计算两个目标的隶属度函数的权重值,进而将多目标函数转化为单目标函数;然后利用自适应惯性权重和异步学习因子相结合的优化粒子群算法,基于MATLAB软件平台实现单目标函数的求解;最后将模型应用于实际案例,对各目标值进行比较分析.结果表明:优化后人均延误下降了0.94 s,下降幅度为3.87%.人均CO排放量下降了1.25 g,下降幅度为12.74%.说明优化后的信号配时方案对于延误和排放具有优化作用,验证了模型的有效性.     

基于混合优化模型的平面交叉口控制方法

基于交叉口固有特性,建立了兼顾相位控制延误和排队长度两项优化目标的混合优化模型。在不改变交叉口固有相位相序的情况下,通过对周期时长和相位内有效绿灯时长的实时动态优化和配置,提高了交叉口的时空间资源利用率和运行效率。然后,应用遗传算法对混合优化模型进行了数值仿真。仿真结果表明:混合优化模型在约束条件下均可对处于不同交通需求、不同状态下交叉口的信号配时进行实时动态优化,并且优化后的周期时长和排队车辆数处于一种相对稳定状态,证明了模型的合理性和控制的有效性及稳定性。最后分别研究了不同交通需求下模型的控制特点,为今后模型的进一步改进提供了有效的依据。     

考虑路口上游停靠站影响的公交延误模型

针对路口上游停靠站影响下的公交延误分析问题,考虑路口上游停靠站位置、信号配时、停靠时间、输入流量等因素,将建模场景按照是否设置公交专用道以及停靠站位置是否大于路口最远排队点分成3类,基于交通波理论对各场景分别建立停靠站影响下的公交延误模型. 通过数值模拟,对所建模型进行分析测算. 结果表明,BL场景下的期望公交延误仅与周期和绿信比有关;NBL1场景下的延误随着流量、周期、红灯时长的增大而增大,且与公交停靠时长无关,NBL2场景下的延误随着站点距离的增加呈现先减小后增大的趋势;在相同条件下,随着流量的增加,NBL1下的期望公交延误最大.     

平行流交叉口左转非机动车钩形转弯优化设计

为提升平行流交叉口的运行效率,消除左转非机动车和直行机动车冲突,将钩形转弯的概念引入到平行流交叉口设计中,给出非机动车过街控制策略,并结合机动车通行和行人过街,将其整合到一个统一的优化模型中。考虑信号相位相序、绿灯时长、周期时长、左转非机动车待行区容量、非机动车清空时长、车道平衡等约束条件,以机动车通过量最大为优化目标,建立线性规划优化模型。研究结果表明：两步过街和优化设计解决了左转非机动车安全过街问题,是平行流交叉口非机动车过街设置的有效替代设计方案;在低高两种流量场景下,相对于常规设计,两步过街分别降低了35.02%、55.52%的机动车延误,优化设计分别降低了42.71%、65.60%的机动车延误;两步过街会造成左转非机动车延误大幅增加,不适用于左转非机动车流量较高的场景;常规设计机动车最大通过量受直行机动车流量和左转非机动车流量的影响最为严重,说明消除左转非机动车和直行机动车冲突,对提升交叉口通行能力作用显著,有助于推动绿色出行发展。     

城市道路交通主动控制系统与模型设计

为实现城市道路交通管控的智能化,缓解交通拥堵,研究和设计了城市道路交通主动控制系统.系统由4个子系统构成,其中云-边-端支撑子系统是计算、通信和存储的基础,可视化软硬件在环子系统是指挥决策与演练的关键,实时控制子系统和实时仿真子系统是道路交通控制的核心,用以保障交通控制的实时性和先进性.系统采用基于时空资源分配的主动控制模型,将传统以周期、绿信比调节为核心的交叉口信号被动控制转变为车道可变、相位相序可调且具有链状连接特性的交叉口主动控制.实际数据仿真分析表明,系统的主动控制能够有效降低交叉口通行车辆的总行程时间和平均排队长度.