过饱和交叉口交通信号控制动态规划优化模型

为满足过饱和交叉口信号控制的需求, 应用动态规划理论, 建立了过饱和交叉口信号控制优化模型, 界定了模型的阶段、状态变量和决策变量, 推导了平均排队长度状态转移方程和控制器状态转移方程, 确定了基于交叉口不同饱和状态的目标函数与约束条件, 提出了模型优化框架。非饱和状态以最小化延误为控制目标, 饱和状态和过饱和状态以最大化通行能力为控制目标。通过迭代运算判断保持或者切换当前相位, 并将控制效果实时反馈以调节下一阶段信号配时方案。以秦皇岛市某交叉口为例, 基于实际采集数据得到了非饱和、饱和与过饱和3种状态的交通流量, 应用动态规划模型获得配时方案, 并与TRANSYT方法给出的配时方案进行了对比分析。分析结果表明: 在非饱和状态下, 采用动态规划模型计算的平均延误、饱和度、平均排队长度分别为49.3s、0.76、13.7veh, 采用TRANSYT方法计算的对应值分别为52.0s、0.78、14.4veh; 在过饱和状态下, 采用动态规划模型计算的饱和度与平均延误分别为0.85、78.5s, 采用TRANSYT方法计算的对应值分别为0.86、82.5s, 但对应的平均排队长度为27.3veh, 略优于动态规划模型的27.6veh; 饱和状态控制效果与过饱和状态控制效果类似。可见, 采用动态规划模型可以有效降低交叉口饱和度, 减少各相位不同进口道车辆的平均延误。     

城市单点交叉口信号配时优化

为了缓解城市交通拥挤, 分析了城市单点交叉口交通流特性与通行能力, 建立以平均延误时间最短、平均停车次数最少为目标, 以相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的城市单点交叉口信号配时优化非线性函数模型, 用遗传算法及遗传模拟退火算法对其进行求解。求解结果表明, 遗传算法及遗传模拟退火算法均可将平均延误由现状的40.394 s优化至10^-3 s, 减少了平均停车次数, 获得较为理想的效益值, 将各交叉口服务水平由C级提升到A级。     

交通信号控制方法综述

如何缓解交通拥堵问题是近年来的一个热点话题,国内外一直致力于对此问题进行研究,其中对于交通信号控制方法的研究较多。目前常用的城市交通信号协调控制的方法为单点控制、干线控制和区域控制,这些交通信号控制方法经历了从手动到自动、固定周期到可变周期、无感应控制到感应控制、单一交叉口到关联交叉口再到区域交叉口控制的进步历程,每种方法相应可以满足不同交通系统的控制需要。基于国内外现有的研究成果,对单点控制、干线协调控制和区域协调控制方法进行了梳理,为发展智能交通,解决交通拥堵问题提供更有效的途径。     

交叉口交通信号智能控制研究

交叉口作为车辆汇集和转向所在地,其复杂的交通特征使之容易成为交通持续混乱和事故的多发点,严重的影响了道路网通行能力,成为整个城市道路的瓶颈地带。可以说交叉口的交通运行状态与整个城市的交通运行状态密切相关,解决了交叉口问题也就解决了城市交通的关键问题。交叉口信号采用两级模糊控制,能够有效的减少车辆延误,控制效果优于现行的感应控制。     

交叉口动态车道与交通信号协同优化方法

以往动态车道研究倾向于在固定信号配时或预先设定的信号配时方案下进行优化,无法充分利用交叉口的时空资源.本文根据实时交通需求,以交叉口车辆平均延误最小为目标,以信号周期、相位绿灯时间和车道数为约束条件,构建动态车道与交通信号协同优化模型.模型分两部分,第1部分考虑进出口道车道平衡,计算可行的动态车道备选方案,将备选方案的输出参数作为第2部分模型的输入参数;第2部分根据实时交通需求,生成动态车道优化方案和信号优化方案.将本文优化方法与传统信号配时方法进行比较,实验结果表明,本文模型能更好地降低交叉口平均延误,有效提升信号交叉口时空资源利用率.     

交叉口动态车道与交通信号协同优化方法

以往动态车道研究倾向于在固定信号配时或预先设定的信号配时方案下进行优化,无法充分利用交叉口的时空资源.本文根据实时交通需求,以交叉口车辆平均延误最小为目标,以信号周期、相位绿灯时间和车道数为约束条件,构建动态车道与交通信号协同优化模型.模型分两部分,第1部分考虑进出口道车道平衡,计算可行的动态车道备选方案,将备选方案的输出参数作为第2部分模型的输入参数;第2部分根据实时交通需求,生成动态车道优化方案和信号优化方案.将本文优化方法与传统信号配时方法进行比较,实验结果表明,本文模型能更好地降低交叉口平均延误,有效提升信号交叉口时空资源利用率.     

交叉口单点感应信号控制优化设计

介绍交叉口感应信号控制的优越性和局限性、基本工作原理以及控制参数。借助于VISSIM软件,对单个交叉口进行感应信号控制设计,以车辆和行人平均行程时间作为评价指标,对该交叉口进行定时信号控制和感应信号控制仿真比较分析,得到较为理想的结果。     

过饱和状态交通信号控制方法综述

为向拥堵状态城市路网的交通控制优化提供依据,综述并评价了过饱和状态的交通信号控制策略;分析了过饱和状态交通流的特征,提出了过饱和状态交通信号控制的对应优化原理;从单点交叉口、协同控制交叉口及路网3个层次对过饱和状态交通控制方法进行了总结与评价,应用VISSIM仿真环境评价了已有控制策略的适用性;总结了具备处理过饱和状态能力的自适应交通信号控制系统的控制策略.仿真结果表明:过饱和状态的交通信号控制应优先优化道路空间的分配矛盾;排队管理策略对过饱和交通流具有较好的优化效果;建议在进行过饱和交通信号控制优化时,结合实时交通信息,采用排队管理、关键路径通行能力最大等控制策略,在交叉口群或路网层面对交通信号控制方案进行优化.     

道路信号交叉口智能型交通控制方法研究

本以模糊理论为基础，在借鉴既有定时交通信号控制方法，并在对具体交叉口的实际交通状况进行调查、分析的基础上，建立单个道路信号交叉口的交通控制方法。本方法考虑道路交通流变化的不确定性，通过实时配时方案调整适应交通流的变化。研究结果表明，智能型交通控制方法更能适应交叉口复杂多变的交通状况，对减少车辆延误具有效果明显。     

北京市交通信号控制系统发展规划研究

智能交通系统（ITS）已成为当今世界各国交通管理与技术发展的方向，交通信号控制系统具有数据采集功能和对交通流的组织与控制作用，使其成为ITS系统的重要组成部分，但是，由于技术，经济，管理，经验等历史原因，使得北京交通信号控制系统建设具有时间跨度大，系统类型多，技术不兼容，设备技术与状态不一致等特点，特别是近年来大规模的城市道路等基础设施建设对系统的整体性和完整性破坏比较严重，另一方面，小汽车化发展趋势及造成的交通拥堵对控制系统的作用和功能提出了更高的要求，如何最大限度地发挥已有的交通信号控制系统和设备的作用，尽可能满足交通发展的需要，并使其纳入北京智能交能管理系统，充分发挥智能交通管理系统的整体效益，毁是交通发展的现状需求也是现代化交通管理技术的发展趋势，同时也是北京市道路交通管理面临的一项极其重要的任务，本在分析研究的基础上，提出了北京市交通信号控制系统的扩建，恢复和系统整合的发展规划建议。     

交通路口可变相位信号控制

利用集合理论的一些相关知识, 研究了孤立交通路口的信号控制, 提出了孤立交通路口可变相位信号控制的方法。与传统交通路口模糊信号控制的方法相比, 可变相位信号控制的相位顺序、相位时间以及相位组合更加灵活, 更适应交通路口实时变化的交通状况, 同时可变相位信号控制能够适应不同形状交通路口的信号控制。用TSIS仿真软件仿真结果表明可变相位信号控制的效果要优于传统模糊控制, 是进行路口信号控制的一种实用和有效的算法。     

考虑拥挤交通流再分配的单点自组织信号控制方法

为解决目前拥挤交通流无法得到有效疏散的问题,研究一种考虑局部拥挤条件下交通流再分配的自组织信号控制方法。提出该方法的基本原理,拥挤交通流的再分配原则,关键相位的确定方法,并结合模糊理论研究绿灯相位的切换条件,最后以单交叉口为例,借助VISSIM软件进行仿真验证。结果表明,该方法有较好的控制效果。     

混合交通流条件下区域交通信号控制优化模型

针对传统区域交通控制技术无法应对机非冲突干扰的问题, 结合中国城市道路混合交通流的特点, 研究了交叉口与路段非机动车对机动车的干扰。分析了区域路网机动车交通特征, 确定了混合交通特性相似的区域。基于路段非机动车的阻滞作用, 分析了交叉口通行能力的折减与相邻交叉口相位差的优化。以区域路网机动车总延误为优化目标, 建立了非机动车影响条件下的区域交通信号控制优化模型, 优化了信号周期时长、绿信比和相位差等参数, 并利用遗传算法求解模型。利用VISSIM仿真软件, 以上海市杨浦区五角场环形区域路网为例对优化模型进行验证。验证结果表明: 现状信号控制方案下区域路网7个交叉口机动车的车均延误为24.5~42.9s, 平均为35.99s, 路网总延误为256.39h, 优化后交叉口的车均延误为21.8~36.4s, 平均为30.12s, 路网总延误为214.57h, 7个交叉口车均延误减少了10%~24%, 平均为16.31%。可见, 优化模型能够显著降低区域路网车均延误与总延误, 提高区域路网通行效率。     

城市道路两相邻交叉口信号控制组合优化研究

以两个单点信号控制交叉口组成的简单绿波系统为例,建立一个以干线车辆行程时间最短为目标,各相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的非线性函数模型,分别运用遗传算法和遗传退火算法对目标函数进行优化,实现了对绿波系统各交叉口信号配时的优化设计,并以实例加以论证,其优化效果良好。结果表明:遗传退火算法更能快速、准确地寻找出全局最优解。     

诱导条件下交通控制子区自动划分

实现路线诱导系统与交通控制系统的最终集成, 需要解决的一个现实问题是: 在目前不少城市已使用了SCAT或SCOOT等区域自适应交通控制系统的情况下, 路线诱导系统是如何与这类交通控制系统实现数据共享和方案协调, 试图探讨区域自适应交通控制系统与路线诱导系统如何利用数据共享, 实现区域交通控制中心在诱导条件下交通控制子区的自动划分。     

基于遗传算法的城市区域交通信号控制系统仿真

城市交通信号控制是城市交通管理中的主要手段和途径。提出从系统最优原则出发制定交通管理策略的观点,建立城市区域系统最优模型,并基于MATLAB软件中的遗传算法给出求解。最后,通过两个典型交通路网模拟验证最优模型的适用性和合理性,并获得控制目标交叉口绿信比、延误数以及区域交通网络总的运行时间。     

交通区域协调控制模型

为提高交通区域通行效率, 构建了适合各种交通状态的区域信号协调控制模型。以区域交叉口总排队车辆数与区域总输出车辆数为性能指标, 考虑上下周期排队车辆数、各交叉口闭合相位差与有效绿灯时间, 建立了模型约束条件。利用粒子群算法初始化有效绿灯时间与滞留车辆数, 采用模拟退火算法求解有效绿灯时间, 在不同交通状态下对某交叉口路网进行了仿真。仿真结果表明: 与TRANSYT模型相比, 低峰时段, 采用本文模型排队车辆数降低了5.3%, 区域总输出车辆数增加了5.5%;高峰时段, 排队车辆数降低了17.9%, 区域总输出车辆数增加了33.4%。交叉口的信号方案优化结果表明: 与TRANSYT模型相比, 采用本文模型时, 各车道饱和度均降低, 平均为1.8%, 最大排队车辆数平均降低2.9%。分析结果表明: 本文模型在各种交通状态下都是有效的, 特别是在高峰状态下, 控制效果优于TRANSYT模型。     

逆向可变车道交叉口信号配时优化方法

为提升逆向可变车道交叉口通行效率,提出一种基于逆向可变车道交叉口信号配时优化方法.假设车辆到达服从泊松分布,基于逆向可变车道交叉口车流运行特征,构建了逆向可变车道交叉口通行能力和延误计算模型;以周期时长、主预信号控制、逆向可变车道长度及饱和度等为约束,交叉口通行能力最大和平均延误最小为目标,建立了交叉口信号配时双目标优化模型,采用模拟退火算法求解.选取南昌市某交叉口分析了其设置逆向可变车道后,在高、中、低流量及不同左转比例下的运行效果.结果表明,本文所提方法在不同流量下均能提高交叉口的通行能力并减少延误,且更适合高流量交叉口;当高流量交叉口左转比例大于 20%时,交叉口通行效率改善更加显著.