基于BP神经网络的区域交叉口协调控制

城市区域交通协调控制是城市智能交通的研究重点,研究目的是减少车辆延误,提高路网通行能力.针对此问题,根据单交叉口神经网络控制方法,提出一种基于BP神经网络的区域多交叉口协调控制方法.采用五交叉口组成的区域路网,以区域所有交叉口平均车辆延误作为评价指标,利用MATLAB软件编程进行仿真.仿真结果表明,神经网络协调控制方法与定时控制、神经网络单独控制方法相比,能够取得更好的控制效果.     

城市交通干线协调控制

城市干线协调控制是智能交通研究的重要环节。由于城市交通具有随机性和时变性的特点,因此,很难建立准确的科学模型,针对这一问题采用模糊控制的方式进行推理分析。以各交叉口、各相位方向的平均排队长度为控制优劣的评价参数,把三个相邻交叉口作为城市干线控制模型。在主次干道车流相差较大时进行仿真,相比于传统的基于相位差的协调控制,数据显示:采用模糊控制方式对干线进行协调控制,能够有效地减少交叉口的平均延误。     

基于模糊理论的城市区域交通控制研究

城市区域交通协调控制是智能交通的主要研究方向,研究的主要目的是避免交通拥塞的产生,并能够在发生时及时疏散车辆。针对这种情况,提出一种基于模糊理论的区域协调控制方法,以区域内交叉口各相位方向的排队长度为评价参数,建立模糊控制规则对区域交通进行协调控制,采用典型五交叉口组成的区域对提出方法进行验证。结果显示:该方法能够有效地提高交叉口的通行能力和平均延误时间。     

考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法

为建立交通信号协调控制算法并确定其适用条件,考虑车队离散、车辆转出、下游交叉口排队长度3个因素,在分析罗伯逊离散模型的基础上,提出了交叉口协调相位车流到达图式的预测方法,并根据车流到达时刻与协调相位绿灯启亮、结束时刻的关系,建立了协调相位车流延误的计算模型;以交通控制子区内各交叉口协调相位车流总延误最小为优化目标,以相位差为优化变量,设计了信号协调方案优化算法.仿真结果表明:与改进数解法相比,该算法降低了协调相位车流延误7.4%;随着交叉口间距、转出车辆数、下游排队长度的增加,信号协调控制效益逐渐下降.      

考虑交叉口转向延误的最短路径拍卖算法

为了改进传统算法求解最短路径时运算量大且无法计算交叉口转向延误的不足,提出可直接求解受限路网中两点之间最短路径的改进拍卖算法.将价格矢量扩展至二维,解决了价值量被不同转向行为共用的问题.设计了节省存储空间的数据存储结构,可准确描述交叉口转向行为,且便于检索.针对不同规模和密度的随机路网,比较了改进算法和Dijkstra算法求解单一起、终点之间的最短路径问题.结果表明,在含5 000个结点、20 000条路段的高密度路网中,改进拍卖算法的搜索时间约为Dijkstra算法的30%,能准确求解受限路网中的最短路径,并保留了原Auction算法可并行计算的基本性质.     

一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的交叉口信号控制方法, 此方法不需要建立复杂的交通流模型, 可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随机性难题。同时应用加权系数的遗传算法对模糊逻辑控制器的参数进行了优化。仿真结果表明模糊逻辑控制可以成功地应用于城市交叉口交通信号控制中。     

基于VISSIM仿真的平面交叉口信号配时方案比选分析

信号交叉口是城市路网的节点和交通关键,它的配时方法对缓解交通拥挤起到决定作用。首先介绍国内外信号配时模型,在对哈尔滨实际交叉El交通调查的基础上,运用4种模型进行配时方案设计,应用VISSIM软件进行仿真分析,得出美国HCM配时方法是最优配时模型。     

基于双约束重力模型的环形交叉口流量流向分析

在环形交叉口的交通量调查中,确定交叉口的流量流向非常困难,特别是五路环交,无法通过直接观测求出各流向的交通量.把双约束重力模型引入到环形交叉口的流向分析中,有效地解决了这一问题.     

基于模糊聚类方法的ITS需求分析

ITS需求分析是ITS规划的基本步骤之一．文中将模糊聚类方法应用于ITS需求分析，并且利用VBA语言编制了相应的计算程序．根据北京奥运交通规划课题组的专家调查数据，对奥运ITS的部分需求进行了分析，采用三种方式得到的初步分析结果具有较高一致性，最终分析结果有效地反映了研究对象的特征及其相互关系，验证了模糊聚类方法在ITS需求分析方面的实用价值．     

基于混合遗传模拟退火的模糊C-均值聚类算法

一般模糊C-均值聚类算法存在易于陷入局部最优的缺陷,基于此,提出了一种基于混合遗传模拟退火的模糊C-均值聚类算法,并利用UIC机器学习数据库中的Car、Iris和Wine数据集验证了算法的有效性。     

交通信号协调控制方案过渡优化算法

建立了信号控制方案过渡前后的交叉口相位差调整量关系方程组, 针对各交叉口过渡信号周期的允许取值范围, 利用交叉口相位差调整比例的极小极大原理, 提出了单周期对称调节过渡算法与N周期加权调节过渡算法。分析结果表明: 单周期对称调节过渡算法将在满足一次过渡条件下, 实现交叉口相位差实际调整量最大值的最小化; N周期加权调节过渡算法则可以综合考虑各交叉口过渡信号周期的不同允许取值范围, 根据交叉口相位差最大调整比例的最小化要求, 通过N个过渡信号周期最终实现协调控制方案的快速平滑过渡。与其他过渡算法相比, N周期加权调节过渡算法实现了对于控制区域内交叉口相位差调整量的整体优化, 使过渡方案能够更好地满足不同信号交叉口的控制需求, 具有更广的适用范围与实用性。     

基于粒子群的城市交通信号两级模糊控制

针对城市交通流的特点,设计一种单交叉口多相位两级模糊控制器,有效地减少控制规则数,实现相序、绿信比、周期随交通状况而自适应变化,并采用粒子群算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化。仿真结果表明,该系统能有效地提高交叉口的通行能力,减少车辆平均延误。     

基于排队延误模型的干线协调控制配时方法

利用有限元排队模型分析信号控制交叉口排队队长与交叉口通行能力、排队延误间的相互关系,在此基础上建立交通高峰期干线协调控制的混合线性规划模型,对干线协调控制的配时参数与相位时序进行优化设计,采用实例验证,该方法能够使干线道路的通过能力和平均延误得到良好改善。     

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。     

基于模糊控制的城市交叉路口群信号控制及仿真

提出一种基于模糊逻辑控制的交叉路口群信号控制器, 通过收集由交叉路口检测器获得的车流量信息制定模糊控制规则, 给出交叉路口绿灯相位和相位转换次序, 以控制路口信号, 并与相邻路口的信号进行协调。仿真结果表明, 该控制器能适应多个路口的车流变化, 减少车辆平均延误。     

基于MFCM的改进聚类算法及其在交通中的应用

在交通流状态模糊化的过程中,对已有的交通模糊控制研究引入了太多的主观因素.为了解决这个问题,提出了一种基于MFCM算法的分级递减聚类算法,利用MFCM算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类别数数据集的聚类.将改进算法应用到交通流状态聚类中,可以更科学地确定交通流状态的聚类数和各类模糊隶属度函数的结构等,最后,通过算例,说明了该算法对于未知聚类数及服从高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛速度快的特点.     

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。     

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。     

基于转向的Logit交通分配算法

为避免交通分配中传统的网络扩展法在处理转向延误时的缺陷, 通过分析网络基本要素节点、路段和转向之间的拓扑关系, 借鉴Dial算法的基本框架, 设计了一个基于转向的Logit交通分配算法。该算法以源点至路段的含转向延误的最短路径长度为依据处理各条路段, 正向计算转向权重, 反向分配路段流量和转向流量。算法计算结果与Logit路径流量和Dial算法数据相一致, 该算法可直接求解既满足Logit路径选择概率又考虑转向延误对交通分配影响的路段流量和转向流量模式, 而且Dial算法是其在转向延误为零时的一个特例。     

基于聚类分析的城市交通TOD优化控制方法

为了降低环形线圈车辆检测器故障率, 基于指数平滑异同移动平均线法对缺失历史数据进行修补, 运用Ward最小方差法对历史交通流量数据进行聚类分析, 以改进立方群准则作为聚类终止条件, 确定TOD多方案控制的最优方案数和最佳切换时刻, 利用交通信号配时优化软件Synchro对TOD优化控制方法进行仿真验证。验证结果表明: 优化控制方法能够提供更精细的TOD控制方案, 更能体现对实际交通需求波动的响应, 优化后控制方案的车均延误减少率平均为11.90%, 其中早高峰前时段的车均延误减少率为20.27%, 晚低峰、晚高峰和早高峰的车均延误减少率分别为12.99%、8.07%、6.25%。