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实时交通信号控制是城市交通控制系统的重要组成部分,建立在前人研究工作的基础上,本文尝试采用多智能体的分布式控制技术来解决复杂的交通信号控制问题,构造了多智能体的城市交通控制系统控制流程,提出基于同时扰动随机逼近算法/人工神经网络的改进的交通控制模型,模型通过采用同时扰动随机逼近算法来更新神经网络的权重,这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输、准确的数学模型等缺陷。最后作者应用微观交通仿真系统对模型的有效性在较为复杂的交通网络中进行了测试,仿真结果表明了该方法的有效性。     

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分布式交通信号控制系统拓扑结构的分布式特性使得网络的控制问题被划分成不同层次，路口的控制器优化单个交叉口，系统的协调要求每个路口的控制器同时还要考虑相邻路口控制器的配时方案、相邻上游交叉口车辆的离去特性、相邻下游交叉口车辆的到达特性。本文在综合考虑上下游交叉口信号配时、车辆排队和公交运行情况的基础上，提出了实时交通信号控制系统中实施公交优先的模型系统的框架，然后给出信号优化过程和计算最佳绿灯请求时间和信号协调方法。     

城市交通流诱导系统电子地图的研制及功能实现

GPS、GIS对于现代交通来说是两项极为重要的技术，城市交通流诱导系统利用GPS技术实现车辆的跟踪和定位，电子地图是交通诱导的关键部分之一。实验中把GIS软件的MAPINFO作为开发平台，编辑生态道路、街区矢量图，利用其目标查询、路径分析等功能进行交通的分析和管理。     

基于数据融合技术的路段出行时间预测方法

为了精确预测路段出行时间,分析了国内外基于多数据源的路段出行时间预测方法的优缺点,应用自适应卡尔曼滤波算法,通过融合环形线圈检测器数据和浮动车数据,建立了路段出行时间估计模型,在交通高峰期和事故情况下,比较了采用基于环形线圈检测器、浮动车和自适应卡尔曼滤波3种出行时间预测方法预测路段出行时间的平均绝对百分比误差。比较结果表明:基于自适应卡尔曼滤波算法融合了来自环形线圈检测器和浮动车的数据,预测值更接近实测值,预测精度高。     

站点驻留时间估计和预测方法研究

针对公交车站点驻留时间存在较大变异性的特点,为了准确地预测公交车在站点的驻留时间,提高公交信号优先控制的效果,首先尝试采用概率模型来对公交车站点驻留时间进行估计和预测,但通过对多个站点的大量数据相关系数的计算和分析发现,下车乘客数和车上的乘客人数之间并不存在一定的线性关系,不完全满足概率模型的假设条件,以此为基础,采用多重线性回归并排除不显著因素,最后采用加权最小二乘回归模型来产生精确的参数估计。文中利用大量的实际调查数据,采用各种统计分析方法验证提出的站点驻留时间估计和预测模型的正确性。     

城市公共交通优先的信号控制策略

城市公共交通优先的信号控制策略研究如何在道路交叉口信号控制中体现公交优先的技术,本文详细阐述了实施公共交通信号优先的硬件系统和具体的实现策略。为了有效地在路口信号控制系统中体现公交优先策略,在控制过程中要采用实时算法,将公交优先作为信号控制的一个函数,论文给出了交叉口公共交通优先策略的实时最小绿灯持续时间估计。作者在交通控制的模拟中采用了该控制策略,结果表明:公共交通优先信号控制系统的设计和实施能够提高公共交通的行驶速度和公交运行的可靠性。     

地理信息系统在交通运输规划与管理中的应用研究

地理信息系统是为特定的应用目标建立的空间信息系统，是在计算机硬件和网络的支持下，为解决与地理位置有关的问题而建立起来的计算机技术系统本文从交通运输规划和管理与地理信息系统结合的必要性入手，探讨了地理信息应用于交通问题的研究和分析解决的几个问题。