城市交通过饱和状态下干线信号的多目标仿真优化研究

针对城市交通过饱和状态下的干线信号优化问题,分析了交通控制目标对车辆排队的影响,提出以绿信比、相序、相位差和周期为优化参数,以车辆平均时延、系统平均排队-车道长度比和系统通行能力为优化目标的交通信号仿真优化模型。构建了优化模型的实施框架,该框架采用自主构建的微观交通仿真环境来获取信号方案评价指标,改进多目标优化算法NSGAII中的重复个体问题,完成对干线各交叉口信号配时方案的同时优化。最后,利用采集的交通数据对由3个交叉口组成的干线进行实例验证,验证结果表明,在过饱和状态下,所提出的信号优化方法不仅可以有效控制车辆排队长度,均衡车辆分布,同时在系统通行能力、车均时延方面表现更佳。     

基于模糊神经网络的道路交叉口交通控制方法

提出了一种基于模糊神经网络的道路交叉口交通控制方法，分别把关键车流信息和非关键车流信息作为控制输入，采用两级控制器结构，综合形成控制策略。仿真结果表明，与传统的定时控制方法和只考虑关键车流的情形相比，所提出的两级神经网络控制方法在车辆平均延误时间和排队长度方面都有较大改进。     

改进粒子群优化的关联交叉口协调控制

提出了基于改进粒子群优化的关联交叉口协调控制方法。建立了关于排队长度的交通流模型和协调控制目标函数,利用改进粒子群算法对各交叉口绿信比和考虑双向绿波的相位差进行求解,实现了关联交叉口的最优控制。以实际采集的几个关联交叉口的交通数据仿真表明,相比单向绿波控制和感应控制,所提方法可有效减少延误和平均排队长度。     

基于视频排队长度管理的小步增减绿信比优化方法

针对高峰期间交叉口各进口道排队不均衡或溢出的现象，提出了一种基于视频排队长度管理的小步增减绿信比方法。首先，判断红灯结束时的排队状态及绿灯结束时的排队长度等级；然后，计算各个相位绿灯时间的增减量；最后，以均衡各进口道排队长度为目标，实现各相位绿灯时间与各进口道排队长度的动态平衡。实验结果表明，所提优化方法能有效地均衡各个进口道的排队长度，降低交叉口的通行延误和交通拥堵。当相位绿信比与排队长度不匹配时，该优化方法能快速进行绿信比调整，以适应排队长度的变化。     

一种数据丢包情况下的交叉口排队长度均衡控制方法

针对交通数据在传输过程中随机丢包造成交通拥堵的问题,提出一种新的交叉口排队长度均衡控制方法。考虑到交叉口交通控制的重复特性和强非线性,将无模型自适应迭代学习控制方案应用于交叉口排队长度控制中,通过实时调整各交叉口的信号配时方案来调节路口车辆的排队长度,实现各交叉口排队长度的均衡。针对道路交通网络控制中排队长度差值数据在传输过程中存在的丢包现象,将数据丢失现象描述为概率已知的伯努利序列,提出数据丢失情况下的补偿算法,即利用上次迭代的输出数据、伪梯度的估计值和控制输入差值对丢失数据进行补偿,解决存在数据丢包情况下多交叉口排队长度均衡控制问题。仿真结果表明,该方法在数据丢包的情况下迭代100次左右能够收敛于期望值并达到期望控制效果,验证了补偿算法的有效性。     

交通干线递阶控制策略及其仿真研究

交通流量信息在不同的时间段内存在很强的非线性.传统的控制算法中,一旦车流在瞬间增大,各种调控指标会随之发生非线性变化,造成不收敛,很难形成均匀平衡,造成调度效率下降.在分析城市干线交通控制研究现状的基础上,提出一种无线传感器和模糊神经网络的干线多路口交通信号递阶控制策略.采用两层WSN结构,收集单个路口车辆信息,经数据融合后传递给第二层,并采用模糊神经控制方法在线调整路口各方向的绿信比,接收第一层检测的各交叉路口的交通数据,确定干线上的信号周期,完成调控.仿真结果表明,改进方法真实地反映了交叉口的实时信号控制过程,证明采用平均等待车辆长度作为性能评价指标,控制效果优于普通模糊控制.     

交通强度优先的交叉口模糊控制研究

为了降低交叉口车辆延误,提高通行能力,研究了一个四相位交叉口交通信号的模糊控制方法。用交通强度刻画各相位交通流通行需求的紧急程度,根据各相位的交通强度由模糊推理得到当前相位的绿灯延长时间,并选取后续绿灯相位。以交叉口车辆平均延误作为交叉口信号控制的性能评价指标,在相同交通条件下对几种控制方式进行了仿真试验。结果表明,该文的控制方法相对于感应控制方法和直接采用车辆排队长度作为输入的模糊控制方法,更能有效减小交叉口的车辆平均延误。     

城市区域交通智能控制研究

利用模糊神经网络对城市区域交通进行实时分散控制.把区域交通作为一个大系统,子系统为区域中的各个交叉口,每个交叉口有一个控制器,该控制器根据它自己和相邻交叉口的交通流信息来动态管理绿灯相位及绿灯时间.仿真研究表明:在交通流量较大和流量时变的环境下,该方法比普通车辆感应控制方法控制效果更好.     

交叉口BRT实时优先通行控制方法研究

针对交叉口大运量快速公交(BRT)优先通行控制问题,基于智能控制理论提出一种交叉口BRT实时优先通行控制方法.以BRT车辆的延误时间、载客量和非BRT相位社会车辆的排队长度作为神经网络模糊控制器的输入变量,输出BRT通过交叉口的优先等级,以此得到其优先服务方案,有条件地给予BRT车辆的优先通行权.仿真结果表明,与定时控制相比,所提出的方法在交叉口非饱和交通流下,能有效减少BRT车辆通过交叉口的延误时间和停车率,且交叉口的正常交通秩序不受影响.     

三维城市交通微观仿真与信号优化方法

为提高城市交通干线信号配时方案的求解效率,提出微观交通环境构建和信号优化相结合的全自动信号配时生成算法.首先结合城市交通和栅格地图特点,利用图像处理技术实现干线路网自动化提取,构建微观交通仿真环境;然后通过改进车辆跟驰与换道模型,对城市交通车辆动态行为进行建模;最后提出以绿信比、相序、相位差和周期为优化参数,车辆平均时延、系统平均排队-车道长度比和系统通行能力为优化目标的改进快速非支配遗传算法NSGAⅡ优化模型.利用由多个交叉口组成的干线进行实例验证结果表明,算法能够有效地提高信号配时方案的求解效率和控制性能.