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.     

城市路网交通信号分层分布式控制优化方法

合理的路网信号控制结构对提高城市交通系统运行效率具有重要意义。本文综合考虑控制性能和计算效率，提出路网交通信号分层分布式控制策略。在控制结构的上层，引入Webster方法实时更新周期时长；在下层，采用模型预测控制方法对交叉口信号控制问题进行建模，以最小化路网总行程时间为目标，优化信号绿信比，并利用Benders分解思路将原问题分解为独立求解单个交叉口信号配时方案的Primal问题和协调优化相邻交叉口间交通流交互作用的Master问题，提出一种基于Benders分解的双层分布式信号协调控制优化算法。通过两个实际路网算例，验证分层分布式控制方法的有效性，并针对上下层的控制方法设置对比实验。结果表明：基于Benders分解的分布式模型预测控制方法能求得接近集中式控制的整体优化解(路网总行程时间差在3.26%以下)，在兼顾控制性能的同时大幅提升优化求解的计算效率，相较于集中式控制，计算时间减少的幅度可达42.24%；在不同实验场景下，分布式控制方法的控制效果均优于定时控制方法，路网总行程时间约减少9.40%～20.57%。此外，在上层加入周期优化层后，分层控制方法能根据实时交通状态调整周期时长...     

基于硬件在环仿真的城市路网交通控制平台

城市区域交通信号控制及优化是缓解城市交通拥堵的重要手段,效果评估是开展交通信号优化工作的重要环节。传统的交通仿真软件一般通过内置的信号控制模块进行评价,存在与实际信号控制系统脱节且评价精度不高的问题。为连通仿真软件与信号控制系统并提升评价有效性,提出了一种基于硬件在环仿真的城市路网交通控制平台,设计了平台的逻辑框架、功能架构以及平台中心系统、控制器接口等软硬件模块,融合了干线协调控制以及区域协同控制算法,并利用通讯测试验证了平台的硬件在环仿真控制功能。实例分析表明:硬件在环仿真平台搭建了交通仿真软件和交通信号控制系统的桥梁,能够有效评价路网交通控制效果。基于该平台可开展区域交通信号控制效果评价、算法改进以及信号优化等内容。     

基于交通控制与诱导的准动态交通分配策略与算法研究

交通出行诱导系统下的路网动态交通分配是进行交通出行诱导方案分析、评价的基础。本文主要考虑交通控制与诱导信息对路段阻抗的影响和出行者对交通诱导信息的接受程度,给出了两种准动态交通分配的策略：修改了出行路径阻抗和改变了出行路径选择。并基于常规非平衡交通分配,通过OD需求量“全有全无”方法,实现了OD变需求影响下的多时段连续准动态交通分配。最后,通过示例路网,验证了所研究的分配策略与算法的正确性。     

基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.     

路网闭合环路交通协调控制方法研究

通过对城市路网闭合环路特性进行研究,运用交通信号协调控制理论,设计了一种符合我国城市路网结构特点的闭合环路交通协调控制方法.该方法采用三层递阶分布式结构,以路网中的闭合环路作为控制子区,应用信号参数优化模型分阶段优化信号周期、相位差和绿信比,形成预选方案,并通过设定的面控率进行判断、选择,最终确定交通协调控制方案.通过实例验算表明本文设计的协调控制方法能有效的减少区域路网交通车辆总延误、减少停车次数,起到缓解交通拥堵、提高道路利用率的作用.     

基于多智能体的城市交通区域协调控制方法

在分析城市道路交通信号控制特点的基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法.在单路口Agent中引入加强学习方法,实现交通信号实时在线调整;在由多交叉口构成的区域路网中,以车辆平均延误为目标,通过多路口Agent之间的协调机制,实现城市交通区域信号控制的智能协调和全局优化,提高整个区域交通的效率,减少车辆的延误.通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法使车辆的平均延误明显减小.     

城市快速路分层分布式优化控制方法研究

针对城市快速路控制系统对实时道路交通状况不能及时、有效地响应问题,利用时变的交通状态估计与OD矩阵预测信息,基于智能交通控制及分层分布式思想,提出一个新颖的城市快速路匝道控制方法. 采用基于多项式趋势模型的滤波方法对路段总的交通需求进行估计与预测,提前确定道路将来排队长度的上界;对快速路网未来的交通状态进行预测,基于全局最优的思想,提前为路网中各个匝道建立协调约束,为匝道调节率的制定提供依据. 仿真结果表明,分层分布式的快速路控制系统通过协调各个匝道之间的利益,能够有效缓解高峰出行时的拥堵现象,对实现城市快速路网整体性能优化具有现实意义.     

一种路网交通流参数的融合预测方法

提出了数据驱动与中观交通仿真融合的交通流预测框架.该框架将数据驱动 方法在路网局部断面和路段的高精度预测能力与中观交通仿真的路网范围预测能力结 合起来,通过可信度高的路网局部断面和路段预测值,在线修正中观交通仿真模型的参 数,使得中观交通仿真模型能够逼近、反映交通流运动趋势,提高路网范围交通状态预测 精度.通过结合路段旅行时间预测与中观交通仿真的实例分析证明,断面和路段预测和中 观交通仿真结合发挥了两者各自的优势,预测结果优于单一的中观交通仿真方法.     

基于需求预测与CTM的高速公路交通事件影响范围预测

交通事件在高速公路上经常发生,其时间与空间上的不确定性,以及对上游路段和相邻国省道带来的动态衍生影响,使得提前制订具有针对性的预案难度很大.如何快速预测交通事件的影响范围以及交通管控措施的实施效果,成为高速公路应急处置管理的基础.提出基于交通需求预测与元胞传输模型相结合的技术,首先通过卡尔曼滤波算法估计和预测交通需求矩阵,并将上述交通需求加载在元胞传输仿真模型中模拟未来路网的交通运行状态,用于实时、快速预测交通事件发生后未来短时的交通拥堵发展态势.基于该技术,开发了公路网交通运行状态预测系统,通过实际数据的测试,证明该系统在公路网交通事件影响范围预测方面具有良好的精度,并且预测精度随着路网基础交通量的增大而提高.     

���л�·��ͨ��ʵʱ����Ԥ��ʵ��ģ��

基于BP神经网络和RBF神经网络构建了城市环路交通流动态实时预测模型，并对北京市三环路的实测交通流数据进行了预测分析。实证结果表明，该模型具有较高的精确度，算法的动态实时性也满足实际预测系统的要求，具有较好的实用性。     

信号交叉口绿色驾驶车速控制方法

信号交叉口是整个城市交通路网中的瓶颈区域.车流经常在路口停车等候造成怠速行驶,严重降低交叉口的通行效率,同时造成严重的汽车尾气排放污染.为了减轻交叉口对交通流的阻断,合理降低信号交叉口的车辆延误、燃油消耗和污染物排放,本文提出了一种基于多级可变速度限制的信号交叉口绿色驾驶控制方法.该方法以可变速度限制值为控制变量,并基于固定式检测器获取的交叉口附近道路交通状况信息对车辆进行速度限制值的实时发布,以实现在不增加旅行时间的基础上平滑车辆驶近交叉口过程中的时空轨迹.通过MATLAB对该方法进行仿真验证,结果表明,其能够有效地降低交叉口的车辆延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量.     

基于交叉口重要度深度搜索的区域信号协调控制方法

城市路网规模的不断扩大,给城市交通控制系统带来严峻的挑战.本文对交叉口之间的交通关联关系及表征交叉口关联性的交通流参数进行了分析,从而明确路网的拓扑结构,建立了以路网拓扑结构为基础的交叉口重要度估计模型,并根据有向深度搜索算法设计了区域信号协调优化方法.该方法从全局的角度建立了一种均衡疏导路网交通流的信号协调控制方法.最后将本文提出的方法与Synchro7优化出的控制方案对比,利用微观仿真软件SUMO进行控制效益评价,仿真结果表明,本文的方法可以有效提高信号控制效益.     

基于灰色遗传支持向量机的短时交通流预测

为了进一步提高短时交通流预测的精确度,通过分析灰色模型、遗传算法和支持向量机模型的特点,提出一种组合的短时交通流预测模型.模型运用灰色模型对原始交通流数据序列进行累加,弱化其随机性,再通过遗传优化支持向量机模型进行预测,利用灰色模型将预测结果进行累减,得到最终的预测值表.以长春市某主干路交通流数据为基础,验证了该模型的有效性和可行性.     

���н�ͨӵ��̬�Ƽ�ص�ʱ�շֲ���̬ʶ��ģ��

为了及时发现和预警城市交通高峰时期的偶发事件,研究了态势监控的城市交通拥堵动态跟踪问题.对交通拥堵的相关属性、变化规律、空间分布以及判别方式等进行综合研究的基础上,分析了道路交通流的非线性动力学特征,建立了基于时空分布的路网交通拥堵态势监控的动态预警模型,提出了解决城市路网交通拥堵的方法,达到了充分利用交通资源、疏导交通、缓解交通拥堵的目的.该模型在对占有率、速度、流量三个基本交通流参数进行处理获得新的交通拥挤判别指标基础上,通过形态识别模型对拥堵状态进行判定.实例分析表明,该模型为缓解城市交通拥堵问题、提高城市交通管理水平、改善道路交通安全形势等具有重要的理论意义和应用价值.     

����Elman������ĵ�·����ʱ��ͨ��Ԥ�ⷽ��

以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性．     

基于生成式对抗网络的路网交通流数据补全方法

交通信息的完整性直接影响着城市交通管理的效率.针对城市道路交通中因路段检测器覆盖不全或设备损坏等造成的流量检测数据缺失问题,本文提出基于生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network,GAN)算法的交通流量数据补全方法.首先,以路段实际流量为基础,进行图像化处理生成路网二维信息图;其次,计算考虑时空信息补偿的路网关联矩阵,利用GAN算法分析并实现路网二维信息图缺失部分的补全,进而得到路段交通流量的完整数据;最后,利用实际数据,对比分析了本文方法与相空间重构的卡尔曼滤波方法对缺失数据的补全情况.实例分析结果验证了本文方法的可行性和有效性.     

VMS Release of Traffic Guide Information in Beijing Olympics

During the Beijing Olympics, the traffic guidance by VMS achieved excellent effects. The road condition dynamic and quantitative information which was released during the Olympics provided travelers with real-time road conditions and travel time of main Olympic lines. The paper mainly discussed VMS traffic information release based on traffic flow real-time detecting. It introduced the logical structure of the Olympic traffic guidance VMS information release. It posed the data process of VMS release based on the original data collected and discussed certain methods of data process. It also discussed the self-generation model of VMS traffic guidance information. The mid point-centered method and section-centered method were utilized to calculate the travel time and the average speed. Finally, the paper presented the practical effects of the model and algorithm used in the traffic guidance VMS release.     

�����������ֵĽ�ͨ���������Ż������о�

传统区域交通信号控制系统对控制子区的划分未充分考虑交通网络拓扑结构的复杂特性,由工程师根据交叉口物理距离及现场交通流特性来确定,难以保证其客观性和统一性.本文以社区模块度为评价指标,利用凝聚社区发现算法实现了区域交通信号控制系统的控制子区划分;进而,以北京市望京地区为实验案例进行应用测试,利用VISSIM仿真平台比较了本文方法和传统方法在SCOOT系统控制条件下的控制效果.仿真结果表明,在高峰、平峰、低峰等不同交通需求下,区域主干道的平均旅行时间有明显下降,区域内车均停车延误、车均停车次数、车均延误、平均车速等指标均有改善,验证了方法的有效性和可行性,为区域交通信号控制系统结构优化提供了新方法.