城市干道交通信号协调控制优化设计

以淮安市淮海南路为例,通过对淮海南路交通信号协调控制以期减少车辆的停车次数,提高车辆运行速度,减少延误,提高行车安全.通过Webster法对各进口道进行重新配时,利用干道协调控制常用方法进行各控制群的信号协调控制方案设定,再用数解法求得各交叉口信号相位差,最后通过vissim仿真得出本文干道信号协调控制方案比现行的信号控制方案更为优越.     

基于遗传算法的交通信号多层模糊控制模型研究

针对城市交通信号控制问题,提出了一种基于交通需求强度的单路口多层模栅控制模型,第一层用来判断路口的交通需求强度;第二层为相位优化层,主要完成相位优化功能;第三层为绿灯时间优化层,用来确定各个相位的有效绿灯时间,针对模糊控制模型中隶属度函数优化的问题提出了利用遗传算法进行模糊控制模型中隶属度函数的优化模型,确定了遗传算法各类参数的计算方法,通过与普通多层模糊控制模型仿真的比较,结果表明本文提出的基于遗传算法的多层模糊控制模型具有较好的控制效果.     

基于规则和基于模型的交通信号控制方法适用范围

自适应交通信号控制是根据实时的交通状况对交通流进行控制的方法,其控制策略可以分为基于模型与基于规则两种模式。为了指导交通管理部门更加合理地选择信号控制方法,对两种信号控制方法的适用范围进行了研究。以现实场景为基础搭建微观仿真模型,对不同信号控制方法的应用效果进行比较分析。仿真实验结果表明:基于模型的信号控制方法在面对复杂的应用场景和突发状况时更有优势,但在其他场景优势不明显。     

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。     

上海交通信号你该优一下啦

目前,上海市的信号灯配时主要通过SCATS系统完成。经了解,上海市目前共有3 000多个路口,其中人流、车流较大的路口的交通信号周期通过SCATS系统(自适应控制系统)进行控制,目前已达到1 300多个。2006年底,SCATS的“控制”范围已扩展到中环。SCATS的路口信号控制机使用了一系列计时器来了解车辆的到达情况,按实际交通的通行状况控制绿灯信号的时间,以实现科学合理的时间配置;或者根据设计要求,对主干道交通给予适度优先,以符合实际需求。这些主要通过调整算法中的参数,形成最佳信号配时。     

基于遗传算法的交通信号优化控制研究

通过对信号交叉口延误模型的研究,提出了一种新的相位配时优化算法。此算法是将遗传算法引入到延误模型中,以信号交叉口车辆的平均延误最小为目标,考虑交叉口服务水平等多方面的限制,建立新的模型算法,并将其应用于常州市的典型交叉口,获得较好的优化结果。     

城市干道信控交叉口最小间距计算

为提高城市干道信控交叉口交通安全水平,提出信控交叉口的感知反应区域、 减速行驶区域、排队区域等上游功能区空间要素长度公式,在此基础上,通过红灯、黄灯 损失、黄灯起始、绿灯等信号时段车流运行规律分析,建立上游功能区长度模型.然后提出 考虑反应视距的下游功能区长度模型,从而确定基于功能区长度的信控交叉口最小间距 公式.最后应用逼近理想解排序法,以某干道相邻信控交叉口为例进行计算及评价.评价 结果表明,与现状相比,满足最小间距的相邻信控交叉口区域交通安全水平较高;当间距 大于最小间距数值时,该区域交通安全水平趋于稳定.通过基于信号配时的功能区长度建 模,提出的最小间距计算方法可优化信控交叉口间距方案,提高交叉口布局的合理性.     

交通信号控制参数的仿真优化方法研究

为优化区域交通网络中各信号控制器的配时方案,利用递推最小二乘算法(RLS)和同时扰动随机近似(SPSA)算法,由检测器流量估计DynaCHINA动态网络交通仿真与分析系统的动态OD矩阵,输入并标定各路段的速度-密度模型参数和饱和流量,获得网络状态的准确估计,包括各路段的速度、密度、流量、队列长度等;在此基础上,利用SPSA算法优化各信号控制器配时参数,包括各信号控制器的周期、相位差和绿信比,使得网络中车辆的平均旅行延误、队列长度、或交叉口通过量等指标最优. 针对实际路网的测试表明,本文的参数标定方法可以获得准确的检测器流量估计,结果明显优于Ashok K的动态OD矩阵与检测器流量估计方法;与现有的基于Synchro信号配时优化软件获得的结果相比较,该方法可较大幅度缩短车辆在路网中的平均旅行延误,并可推广应用于更复杂的区域路网的信号控制参数优化等场合.     

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.      

学府大道双向干道绿波控制研究

基于对学府大道上六个交叉口交通状况的大量调研,提出该路段各交叉口信号控制现状的不合理。首先利用韦伯斯特配时模型优化各交叉口单点控制,然后引用数解法,针对学府大道上的研究交叉口群进行信号协调线控设计。最后,利用VISSIM交通模拟软件对线控配时方案进行仿真验证,通过比较道路通行能力和延误时间的变化,证明通过该双向绿波控制可有效地改善干道交通运行状况。     

平面交叉口信号控制多目标优化研究

从道路使用率、出行时间成本、环境保护三方面平衡交通效益出发,建立在饱和度约束下以通行能力、出行者平均延误、尾气排放量作为性能指标的平面交叉口信号控制多目标优化模型;模型可根据交通流状态的不同对控制目标有所侧重;最后运用遗传算法对模型进行优化。算例分析表明,该模型能较好的适应交通流状态的变化,可获得更好的交通控制效果。     

协调交通信号控制位相差优化的理论算法

城市交通主干道及格状网络上的交通信号通常以协调的方式运作,目的是使主要的交通流能够顺畅地流动.过去几十年来,协调信号控制策略一直是研究热点,相关的模型系统也得以开发,包括离线模型如TRANSYT,PASSER,在线系统如SCOOT,SC ATS,UTCS,以及正在 开发中的RT-TRACS, 尽管有这么多的模型和系统,它们无一例外都是使用启发式算法来优化信号的位相差.而另一方面,现有的有关优化信号位相差的理论方法都是确定性的,通常忽略了车流的随机变动.由于缺乏能够决定最优位相差的成熟的理论基础,我们在对现有模型和系统作客观的评价时受到了很大的限制.本文提出了基于概率过程的单向交通流相邻交叉口信号间位相差优化理论方法,该方法的优化目标是使车流的总延误和总停车次数最小.利用概率论和排队论,该方法兼顾了车流离散和车队在交叉口的随机变化.最后,设计了该方法的实用算法并给出应用实例.该算法可以被扩展到更复杂的交通网络,而待到被内嵌到现有模型或系统中之后,既可用于评价,又可用于实施的目的.     

一种灵活的在线交通信号相位切换结构

先进的交通信号控制系统的核心是控制策略及参数模型,建立相位切换结构的目的是为控制策略实现提供基础。传统的感应及自适应控制注重切换规则及优化模型设计,通过比较各种控制策略,从美国NEMATS2标准中提出的双环相位结构入手,重新定义相位,并建立统一的搭接嵌套规则,最后形成两种模式下的在线相位切换结构。该结构的特点是能够灵活地适应交通流变化,并具有标准的描述形式。     

基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化.     

实时自适应交通信号控制优化理论模型

通过对交叉路口交通流到达和排队延误规律的研究,提出了一种新的交通信号控制理论,此理论把交通延误和停车次数综合为一个性能指标,称为PI值,建立了以PI值最小为目标的交通信号配时优化理论模型,该信号配时方法与通常采用的单点自适应信号控制方法的区别在于不但考虑了交通延误,而且考虑了停车次数,实现对交通延误和停车次数两个指标的优化,从而保证了以车队形式到达的交通流可以不间断地通过交叉路口,由于以实时交通流的到达规律为依据进行信号优化配时,因此,该信号配时优化模型又是实时自适应交通信号控制优化模型。     

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针对城市网络的区域信号配时,本文建立了旨在最小化网络总延误的双层规划模型.在考虑出行者出行需求的基础上,以信号相位绿灯时长为控制变量,实现总延误最小化.在对用户出行需求的路径分配上,将流量分配模型转化为均衡路径问题,进而实现出行用户均衡.由于区域信号配时的变量随着网络规模的增加而增加,因此在求解多变量优化模型时,本文采用改进的遗传算法对该多变量优化问题进行分析和求解.以典型的城市区域交通网络为例,对该问题进行分析和算法的验证.算例表明,改进的遗传算法在城市区域网络中,能够有效地实现信号配时方案的优化,对于城市交通信号配时优化和管理有积极的启示.     

基于Robertson 模型的异质交通流车队离散研究

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号协调控制提供理论基础,结 合异质交通流条件下的车流特征和Robertson 模型计算速度快的优点,对多股交通流分别建 模,并在此基础上构建异质交通流车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析下游交叉口到 达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型和Robertson 模型与实际 数据进行比较分析.结果表明,与Robertson 模型相比,本文模型能够更好地描述异质交通流条 件下的车队离散规律,平均预测均方误差减少了8.29%.     

不确定交通需求下交叉口信号配时区间优化模型

为解决混合交通流的不确定需求,合理描述不确定参数用以信号配时优化,本文提出交叉口信号控制配时参数区间优化模型。首先,以高峰时段5min采集标段数据,构造交通量区间,修正Highway Capacity Manual 2010(HCM2010)饱和流率计算公式,估计混合交通饱和流率区间;其次,构建信号配时参数区间非线性多目标规划模型,并以交叉口服务水平为性能目标,利用区间序关系与区间可能度模型进行转换,采用多层嵌套遗传算法求解;最后,以北京市道路等级相差较大的两相位与三相位交叉路口高峰时段数据为例,验证信号配时区间优化模型,并运用VISSIM软件进行仿真比较。结果表明：本文所建模型可行、有效,且考虑饱和流率区间的信号配时区间优化模型更适合于关键相位饱和流率波动较大的两相位信号交叉口,机动车平均延误和交叉口通行能力较Webster方法分别优化了35.9%和14.9%。