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高速公路入口匝道控制的仿真研究 总被引:13,自引:1,他引:13
本文针对Markos Papageoriou的高速公路交通流宏观,动态,确定性效能流模型,从入口匝道流量对高速公路主线交通流影响的实质出发,通过对入口匝道可汇入量影响因素的详细分析,提出了独立的入口匝道控制和入口匝道联合控制两种控制策略,并以高速公路的总行程时间,总服务流量及入口匝道平均等待时间作为入口匝道控制效果评价的目标函数,将目标函数、交通流模型和入口匝道控制模型化为求解二个最优问题,最后利 相似文献
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高速公路入口匝道模糊控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文采用模糊控制规则对入口匝道进行实时交通控制,应用Box复合形法对模糊控制规则进行优化。在对模糊控制的修正因子确定方式进行比较的基础上,优选修正因子的函数型。采用MATLAB的仿真环境SIMLINK进行仿真研究,得出令人满意的结果。 相似文献
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高速公路入口匝道的ALINEA控制是一种典型和有效的感应控制。文中就ALINEA控制对高速公路匝道及其主线上交通流的影响进行分析和研究,采用TSIS交通仿真软件,在固定期望占有率、改变匝道调节率更新时间和调节率参数的情形下,获得交通流的实时数据。仿真结果表明,这两个参数的变化对匝道上车辆排队消散所需时间和车辆累积延误时间均有重要影响。 相似文献
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基于人工神经网络的高速公路入口匝道控制算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用BP人工神经网络对高速公路单个入口匝道进行控制。根据具体问题对神经网络控制器的设计进行了讨论,利用BP改进算法对神经网络控制器进行训练。利用Matlab对控制器的控制效果进行了仿真,将仿真结果与车道、需求-容量控制的效果进行了比较,结果表明,该神经网络控制器可以获得优良的控制效果。 相似文献
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本文针对高速公路稳态交通流,首先建立了高速公路稳态交通流模型,并将总服务流量,行程时间作为稳态控制的性能指标,提出了稳态交通流状态下的两个最优问题及解法。 相似文献
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基于模糊逻辑的高速公路入口匝道控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高高速公路入口匝道的控制能力,以达到增进车流平稳性的目的,对传统闭环控制器ALINEA进行了扩展,并结合模糊逻辑理论,给出一种新的入口匝道控制器。该模糊控制器加入了流量变化的因素,以交通流量为控制目标,实际流量与设定期望值的偏差及流量变化量作为输入,根据所设定的模糊规则给出匝道控制率的调节量。最后通过实例对控制器进行了评价。仿真试验表明:该模糊控制器能够快速地将交通流调整到期望状态,可以适应主干道交通流以及匝道需求的大幅变化,有效抑制波动的产生;同传统的ALINEA策略相比,模糊匝道控制器具有更加稳定的控制效果。 相似文献
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为提升多车道高速公路主线合流区通行效率,由于主线合流区各车道交通特征差异,针对多条匝道相互合流再一同汇入主线的情况,分析了主线合流区流量均衡状态、各车道饱和状态和匝道流量对通行效率的影响,提出了多车道高速公路车道分配与入口多匝道协同控制模型,主要通过主线车道控制引导上游主线车辆提前选择合适车道行驶,同时采用入口多匝道控制协调匝道合流区各汇入匝道车辆的驶入,实现主线和匝道的通行效率最大化提升。仿真验证及工程应用结果表明:通过主线车道控制引导上游主线车辆尽量选择内侧车道行驶,尽管会增加内侧车道行驶车辆的车均延误,但明显降低了主线和匝道的整体车均延误,说明主线车道控制与入口多匝道控制相结合对合流区通行效率提升优势明显,且主线合流区各车道流量均衡有助于提升入口匝道汇入效率。 相似文献
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高速公路入口匝道控制系统中,调节信号装置的定位,是系统设计中首先应考试的问题。本文在分析了立交地段车流特性的基础上,针对可接受是控制和交通感应控制系统的特点,提出了相应的调节信号装置定位数学模型。 相似文献
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对现有的交通流动力学模型进行了简单的评价,在此基础上提出一种新的高阶混合交通流动力学模型,新模型重点研究了混合交通中的干扰项,用粘性项来计算交通阻力,然后对建立的交通流动力模型在特征根问题(车流应是各向异性)、负速度问题(车流倒退)和线性稳定性(主要指高密度下的车流稳定性)问题进行了理论分析。理论分析结果表明,新的高阶交通流动力学模型有效解决了困扰大多数高阶非平衡连续流模型难以处理的问题,而且新模型充分考虑了混合车流中不同车型比例车辆间的粘性阻力,相比较其他模型更能准确反映非纯小车流情况下的交通真实情况。 相似文献
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高速公路隧道入口是事故多发区域,其路段交通流行车风险评价很有必要。该文确定了以平均风险水平作为风险的衡量标准,引入表征交通流行车风险的三个宏观交通指标,通过仿真试验回归建立了多元线性模型,并提出了模型的风险评价标准。 相似文献
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针对公路交通流非线性、不确定性和模糊性特点,提出了面向控制的交通网络宏观动态离散模型,并且引入分布式强化学习来解决交通网络的控制与诱导问题。以传统网络交通流模型Metanet为基础,对其作了改进,引入起讫点的因素到模型中,提出基于OD的网络交通流动态模型Metanet-OD。根据交通网络的特点,将分布式强化学习DRL引入到交通网络中,进行匝道控制和可变显示牌的诱导控制,设定了强化学习的动作空间,并给出了DRL算法。在仿真试验中对控制效果进行了验证。 相似文献
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基于贝叶斯组合模型的短期交通量预测研究 总被引:21,自引:8,他引:13
提出一种新的贝叶斯组合神经网络模型并将其应用于短期交通流量的预测。模型通过实时跟踪模型的预测表现,根据研究提出的分配算法不断调整模型的信用值,从而挑选并组合得到精度更高的预测模型。介绍了该模型的基本原理及在示范路网中的实际应用,通过选取反向传播神经网络和径向基函数神经网络,用以构造贝叶斯组合模型,并在测试数据集中进行了性能比较。计算结果表明:模型的预测性能整体上优于单一的神经网络模型,并且确保了模型预测的稳定性。 相似文献
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