单个交叉口模糊控制及Simulink仿真

以车辆排队长度为控制量,提出了一种交叉口模糊控制方法,并以四相位交叉口为例,建立了Simulink仿真模型,在不同交通流数据下将此模糊控制与现有的定时控制比较,对其控制效果进行仿真验证。仿真结果从车辆平均延误、信号周期和车辆的最大排队长度等方面,显示出了模糊控制的优越性。     

单个交叉口信号配时的模糊控制

以车辆排队长度为控制量,对单个交叉口信号配时提出模糊控制方法,并通过仿真模型,对采用模糊控制方法与未使用该方法在车辆的平均延误时间进行比较。仿真结果表明,在车辆的平均延误时间、信号周期等方面,模糊控制信号配时方法具有优越性。     

基于模糊逻辑的交通信号控制与仿真研究

提出了一种基于模糊逻辑的交叉口信号控制算法,并通过对相位顺序进行优化,获得了更好的控制效果。与传统的信号模糊控制算法相比,该算法具有相位组合灵活、延误时间小等优点,能够有效解决交通流不平衡的问题,更适应城市交叉口实时变化的交通状况。仿真研究表明:该控制算法能够大大减少车辆延误时间,是进行城市智能交通控制的一种实用且行之有效的方法。     

单交叉口交通信号控制优化研究

为了解决现有路网条件下交叉口通行效率低的问题,提出了一种改进型模糊控制方法,并且以平均延误作为单交叉口信号控制的最终评价参数。针对二维模糊控制器中模糊规则库依赖人工经验的问题,使用有较好寻优能力的最优-最差蚁群算法对模糊规则库进行优化调节,并使用VISSIM8.0进行建模,将仿真时间设置为600s,仿真证明,优化后的控制方法在平均延误上优于定时控制和模糊控制,能够有效提高路网的通行效率。     

基于两级模糊控制的交叉口多相位控制

针对城市交叉口存在关键车流与非关键车流相互干扰的特点,基于两级模糊控制的思想,研究了交叉口多相位两级模糊控制器的设计思想及设计方法,给出了基本绿灯延长时间和附加绿灯延长时间的算法.仿真结果表明,设计的两级模糊控制器能有效减少车辆通过交叉口的总延误时间,适用于多车流的孤立交叉口多相位信号控制.     

单交叉口信号配时的动态优化

为了缓解城市交通压力,根据实时单交叉口交通数据,利用模糊控制理论,结合matlab软件,以缩短车辆平均延误时间为目标,对各个相位的信号配时进行动态优化,使单交叉口的绿灯时间及周期成为可变参数。仿真结果表明,与传统信号控制方式相比,本文所提出的交通信号配时控制效果更好,车辆平均延误时间更少。     

城市交通信号灯两级模糊控制及仿真研究

在分析城市交通信号控制研究现状的基础上，设计了单交叉口两级模糊控制系统。控制器通过检测器获得的各车道交通流量和排队长度来判断各个相位的交通强度，进而决定是否延长或终止当前的信号相位。以通过交叉口的平均车辆延误作为评价指标来衡量该控制器的控制性能，并采用Matlab编程实现了交叉口四相位的仿真系统。仿真结果表明，该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均延误，优于传统的感应控制方法。     

基于两级模糊控制的交叉口多相位控制

针对城市交叉口存在关键车流与非关键车流相互干扰的特点，基于两级模糊控制的思想，研究了交叉口多相位两级模糊控制器的设计思想及设计方法，给出了基本绿灯延长时间和附加绿灯延长时间的算法。仿真结果表明，设计的两级模糊控制器能有效减少车辆通过交叉口的总延误时间，适用于多车流的孤立交叉口多相位信号控制。     

孤立交叉口多相位自适应模糊控制及其神经网络实现

针对城市中心区交叉口交通流分布的特点,综合考虑本相位和相邻相位车道上的车辆排队长度(以下简称“队长”),应用模糊控制和神经网络具有的学习功能,提出了一种孤立交叉口多相位自适应模糊控制算法,该算法采用两个规则前件进行模糊推理,并给出了基于3层神经网络实现的模糊控制器的网络结构及其改进的BP网络训练算法和运行程序,结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制方法在信号周期自动调节和减少车辆延误方面都有明显改进,在实现城市交叉口智能控制中具有推广应用价值。     

基于两级模糊控制城市交叉口的设计与仿真

针对城市单交叉口存在关键车流与非关键车流的特点，提出了一种单交叉口两级模糊控制的方法，设计了单交叉路口的两级模糊控制器，并给出了控制算法，仿真结果表明，本所设计的基于两级模糊控制器的交叉路口可使通过的车辆的总延误时间大幅度地减少，适用于多车流的单交叉路口。     

BRT车站濒临交叉口的信号配时优化算法研究及应用

当BRT车站濒临交叉口时,上游交叉口的信号控制易影响下游车站的进站排队,进而影响车辆在车站的延误;以车辆在交叉口的延误和在车站的延误总和最小为目标,采用动力学、信号控制和交通流等方法建立交叉口的信号配时优化算法,并用Visual Basic实现算法。以广州市中山大道BRT的车陂交叉口与车陂站为案例,用Vissim仿真验证算法。仿真结果表明算法的正确性与实用性,实现了车辆的总延误最小。     

基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制.仿真结果表明,所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力.     

基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点，给出了一种交叉口多相位自适应控制算法，综合考虑相邻车道上的车队长度，利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果表明，所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误，具有较强的学习和泛化能力。     

连续流交叉口通行效率仿真分析

针对现有交叉口左转车流与直行车流交叉冲突,车流不连续,运行效率低的问题,选取国外多个城市已经投入使用并取得良好效果的连续流交叉口为分析研究对象。介绍了连续流交叉口基本概念,在连续流交叉口车流组织和信号控制方案的基础上,利用Vissim仿真软件构建了连续流交叉口运行仿真模型,选取车辆延误为评价指标,对连续流交叉口的通行效率进行了评价分析。研究结果表明:随着连续流交叉口主信号交叉口与预信号交叉口间距的不断增加,左转车辆的平均延误没有明显变化,而直行车辆的车均延误缓慢增加;连续流交叉口左转车辆的车均延误较传统交叉口减少25%;直行车辆的车均延误较传统交叉口减少45%。     

单点交叉口信号控制及仿真

针对交叉口交通流运行的高度复杂性和随机性,提出了一种多相位模糊控制方案。即根据交警在指挥交通时的思想,是否对某相位放行以及是否需要给此相位绿灯延时,取决于此相位排队长度和下一相位排队长度的综合比较。也就是用当前相和后继相的车辆等待长度决定信号配时。与交警的控制目标一致,即尽可能地提高整个交叉口的通行能力,降低车流的平均延误。借助Matlab模糊逻辑工具箱设计了二维模糊控制器,并在SimuLink环境下以车流的平均延误为评价指标进行仿真。结果表明,在不同的交通时段下与常规的定时控制相比,显示出了模糊控制的优越性,尤其在低流量交通条件下。最后,分析了不同自调因子对模糊控制器控制效果的影响。     

无公交专用道下的单点公交优先控制

在无公交专用道交叉口情况下,根据公交车到达检测器时刻、检测器布设位置及交通流量等参数,预测出公交车前方车辆数及车辆消散时间,以公交车延误最小为优化目标建立了公交优先信号配时参数优化模型.利用Vissim仿真软件对文中提出的控制方法进行了模拟仿真,结果表明:该控制方法能够为公交车准确提供优先配时方案,有效减少了无公交专用道交叉口的公交车延误.     

基于模糊控制的小区域交叉口群过饱和状态信号协调优化

城市区域交通具有非线性、动态时变性、不确定性的特点,难以建立精确的数学模型.据此,针对小区域交叉口群过饱和状态,研究了基于模糊控制的信号协调优化方案.将现状交通控制下的交叉口群进口道最大排队长度和平均延误作为模糊控制的输入变量,将交叉口绿灯时间调整量作为输出变量,利用模糊C均值聚类获得输入变量的模糊集合和隶属度函数,通过一级模糊控制器和二级模糊控制器分别对区域交叉口群信号进行协调控制,达到减少区域最大排队长度和平均行车延误的目的.通过对武汉徐东商圈过饱和交通状态下的交叉口群进行多次协调控制,并对现状信号方案和协调信号方案进行Vissim微观仿真,交叉口群最大排队长度平均值由201 m减少为63 .6 m ,平均行车延误由110 .62 s减少为22 .68 s .      

平面交叉口信号模糊控制与仿真

在分析平面交叉口交通信号控制问题的基础上，根据车辆感应控制理论和模糊控制理论，提出了一种平面交叉口信号的多相位多级模糊控制方案，仿真结果表明其优于相位定周期控制。     

自适应信号控制下交叉口延误计算方法研究

为了研究交通信号的自适应控制方法,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算。本文根据信号交叉口理论,在以往定时信号延误研究的基础上,基于交叉口一个进口方向的车辆延误分析,推导了信号控制交叉口不同交通运行状况下的交叉口延误公式;进而对自适应信号控制下交叉口延误的计算方法进行了研究,提出了自适应信号控制下交叉口延误的计算方法———根据交叉口各进口方向不同的交通运行状况以及所处的相序选择相应的公式计算交叉口各进口方向的车辆延误,然后对其求和,得到交叉口延误。     

不同交通流状况下的交叉口信号控制策略

从交叉口信号的传统控制与现代控制两个层面，对不同交通流状况下的交叉口控制策略选取问题进行了较为全面深入的分析研究，分别讨论了定时控制、感应控制、模糊控制与最优控制在交叉口信号控制中的适用条件，并着重阐述了饱和交通状况下路口信号的最优控制方法，从而有效地解决了使用模糊控制技术进行交叉口信号控制时存在的一些问题。研究结果表明，在饱和交通状况下单纯依靠通过车辆数与排队车辆数来实施模糊控制并非合理，此时需要进一步考虑车道饱和流量因素的影响。