基于交通需求强度的路口多层模糊控制模型研究

针对模糊控制在城市交通信号控制中的应用，提出了基于交通需求强度的路口多层模糊控制模型，首先在阐述路口交通信号控制基本机理的基础上提出了交通需求强度的概念来表示路口交通信号控制的需求问题．在此基础上提出了多层模糊控制模型，第1层用来判断路口的交通需求强度；第2层为相序优化层；第3层为绿灯时间优化层．通过与多方案选择的定时控制相比较，仿真结果表明所提出的多层模糊控制模型具有相对较好的控制效果．     

单交叉口交通流的智能控制

目前,我国大多数城市交通趋于饱和,对城市交叉口信号优化控制是缓解目前交通现状的有效方案.根据城市交叉口交通流的特点,本文提出一种新的智能控制方法.判断交叉口的交通强度,选择定时控制或自适应模糊控制.在自适应模糊控制中,考虑到非机动车辆的影响,根据各相位排队长度,确定绿灯相位的延时时间和下一个最佳绿灯相位.在绿灯延时期间,通过自适应模块实时输出的延时校正量确定最佳延时时间.仿真结果表明,此方法能够有效地降低车辆平均延误.     

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。     

潮汐车道清空与下游路口信号协同控制方法研究

潮汐车道快速清空成为提高潮汐车道控制效率的关键环节之一.本文基于集散波理论对直行绿灯汇入及左转绿灯汇入流量差异状态下的车辆运行状态进行分析,构建车道指示灯切换时刻、下游路口信号控制和相应车道清空时间之间的关系模型,在此基础上设计车道清空时间与下游路口车均延误的组合优化模型.最后,利用遗传算法对目标函数进行最优求解,获取最优组合控制方案.经仿真验证发现,不同的车道指示灯变换时刻及下游信号优先策略,会提高车道的清空速率,但也会带来下游路口车均延误的增加,而通过组合优化模型的筛选可以寻找出平衡两者需求的最佳控制策略.     

基于模糊神经网络的单交叉口变相序控制

针对城市交通流时变的特点，提出了一种可变相序自适应单交叉口控制算法，该算法根据通行权转移度来决定放行相位及通行时间，并综合考虑了所有相位车辆排队长度以及绿灯相位通行时间。通过多层BP神经网络实现单交叉口多相位模糊控制。结果表明，该控制器具有学习和泛化能力，可以有效的提高绿灯时间利用率并减少车辆平均延误。     

单交叉口的模糊控制与优化

模糊交通控制技术的研究，在提高交叉口通行能力方面已取得了较多成果。但是除了效率，交通公平也非常重要。本文提出一种在考虑变通安全的前提下，兼顾效率与公平的单交叉口模糊控制模型。该模型包括两个子控制器：相序控制器根据各车道的交通紧急程度决定通行相位；时间控制器根据该相位所属各车道的交通需求程度决定通行时间。同时，设计了改进的遗传算法，用于高效获得理想的控制策略。仿真结果表明，即使基于经验确定该模型的控制策略，也比感应控制和Pappis模型更加高效与公平，优化模型则进一步提高了算法的性能。     

多相位控制在城市交通信号控制中的应用

随着城市道路建设的飞速发展,对道路交通信号控制提出了更高的要求,城市大中型平面交叉路口的不断增加,使得交通信号多相位控制得到越来越广泛使用.应用交通信号多相位控制不但可以解决路口各车流之间的冲突问题,而且还可以通过交通信号多相位控制使主干道或子系统内路口之间的协调更好.利用交通信号多相位控制,可以解决路口不同方向进口由于车流量不平衡而造成的既有绿灯时间空等又有一些进口的车辆排长队的现象,以提高路口的通行能力,减少路口的车辆延误时间,达到主干道和整个控制区域交通信号优化控制的目的.     

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削能够适应不同形状交通路口的信号控制。用TslS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。     

基于有效绿灯时间利用率的自适应控制策略研究

为了优化单点交叉口信号控制方案,使其适应各个进口道方向交通流动态变化,提高交叉口通行效率,根据交叉口进口道排队车辆数建立有效绿灯利用率模型,提出了一种交叉口自适应控制策略.有效绿灯时间利用率模型以交叉口通行能力最大为控制参数,实时优化确定出最佳相位放行方案以及最优相位切换方案,根据进口道排队车辆最大流向的排队车辆数和车辆到达预测确定相位放行绿灯时间.利用VISSIM交通仿真软件对该自适应控制策略仿真运行,与定时控制以及感应控制对比,评价分析不同车辆到达情况下交叉口通行情况.结果表明:该自适应控制策略能有效降低车均延误,提高交叉口服务水平.     

遗传算法在城市单交叉路口信号动态控制中的研究及应用

提出一种实时遗传算法优化配时控制方法,对单交叉路口多相位交通流建立一种实时动态模型,根据不同时刻的不同车流量,选择最优相位配时和相位顺序,通过对本周期及前一周期的车流量进行实时测量,采用线性预估方法,对下一周期的车流量进行预估,以最大通行能力为路口模型控制性能指标,从而确定下一周期的相位配时方案。最后在原模型的基础上作为改进模型的例子融入了延误时间,得到了新的目标函数。采用C语言编程进行实时仿真试验,结果表明,算法实时性好,运行稳定。     

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模糊控制器的应用于1977年首次在文献中提出,其中指出对于有简单绿灯延时控制的单车道交叉口,模糊控制器比车辆感应式控制器更具优势。此后,模糊控制器有了进一步发展,关于交通信号控制的模糊逻辑方法的研究也进一步深入,该方法被陆续应用于无转向车流的双车道交叉口、无限制的单车道交叉口、多交叉口、相位顺序和相位时长控制、拥挤交叉口和路网等等,尤其在高负荷和不均衡交通流条件下表现出优于传统交通信号控制方法的特性。模糊逻辑方法可以改善自适应交通信号控制,改变自适应控制器和TMS的整个决策过程,很大程度上改善未来的交通需求管理方法,然而这类交通信号控制和交通需求管理方法的实际应用并不多见。在诸如沙特阿拉伯这样的发展中国家,学者应根据本国的特有情况研究基于模糊逻辑的交通信号控制与TMS的发展潜力,从而减少拥挤导致的各种损失。     

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针对城市交叉口交通流的特点,提出了一种自适应可变相序的多相位控制算法。该算法依据绿灯相位车队长度和红灯相位车队长度的比较决定绿灯相位是否转移,在不需要绿灯相位转移时,利用模糊神经网络控制器控制绿灯延时长度。不但结合了模糊控制和神经网络控制的优点,而且所给出的算法相序可变,实现了道路交叉口多相位相序可变控制。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络控制器能够有效降低车辆平均延误,满足实时控制的要求。     

基于神经网络实现的交叉口可变相序公交优先模糊逻辑控制

针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了一种交叉口自适应可变相序的多相位控制算法,利用多层BP神经网络实现了公交优先的交通信号多层模糊控制。仿真结果表明,与定时公交优先控制模型相比,模糊神经网络控制器能有效地减少公交车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,可用于未来的信号控制系统中。     

混合交通路口动态多级模糊信号控制

在城市交通控制中,交通路口各个方向的交通流分布不均匀,车流到达随机性大,非机动车与行人对交通路口信号控制有影响.针对此特点,利用多级模糊控制理论,提出了以车道组流率比为基准的混合交通路口变相位、变相序、变周期的动态多级模糊控制算法.最后用VC 语言进行了编程仿真,结果表明,与传统四相位信号控制相比,该控制算法效果较好.     

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城市交叉口交通信号控制方法,此方法不需要建立复杂的交通模型,可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随随机难题,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令号控制中。     

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。     

Iterative Learning Based Adaptive Traffic Signal Control

Iterative learning control (ILC), as a branch of data-driven control, has obtained plentiful achievements both in theoretical research and practical application over the past two decades. Taking the traffic signal control system as a plant system, the paper introduces the idea of the ILC and fuzzy logic to design an adaptive data-driven traffic signal controller to improve the capacity of the intersection. The key rule of the signal control logic is described by fuzzy iterative theory, and the control strategy can adapt itself to the changing of traffic flow by iterative learning and handle the uncertainty and randomness in traffic system by fuzzy logic, so as to avoid the modeling of complex transport system and take advantages of data-driven on non-model control. Finally, the proposed method is testified to be applicable and effective based on the simulation results by VISSIM. The simulation result indicates that the effect of the proposed method is more effective than the fixed and actuated control approaches.     

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迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.