基于Vissim仿真软件的交通信号配时研究

研究了交通信号配时，阐述了平面交叉口单点信号控制配时设计的具体方法和过程，以及各种交通信号配时参数的确定方法、标准及依据，并将其应用于长春市一个极具代表性的5路交叉口；在现有配时方案的基础上，设计多个不同时段的新方案，并利用仿真软件Vissim对其进行模拟，从模拟结果中选取适当参数加以综合比较，评选出最优方案。     

基于Agent的城市道路交通信号控制方法

将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到交通信号控制系统中,提出基于Agent技术的城市道路交通信号控制方法,建立了基于Agent的单交叉口信号控制结构模型,并阐述了Q学习机制的实现方法.系统根据交叉口基本的路况信息,以及实时采集到的交通量,通过加强学习的奖惩机制来动态调整不同相位的通行权及信号配时时长.当奖惩值为加强时,保持该相位通行权,并适当延长绿灯时间;当为惩罚时,则相应缩短绿灯时间或将通行权切换到下一相位,实现自适应控制,减少路口排队车辆的平均延误.通过对一个四相位交叉口进行仿真研究,与定时控制相比,控制效果得到明显提高.     

深圳市交叉口改造与交通信号控制综合治理及其效果评价

文章介绍深圳市在道路实际交通状况调查的基础上，进行了信号交叉口渠化改造，交通信号配时优化等交通综合治理，并对综合治理的效果进行了事前事后的调查和对比分析，反映出采取了合理的治理措施后，改善了道路交通状况，减少了车辆的行车延误，提高了道路的通行能力，取得了很大的社会效益。     

MDP下基于特征表示强化学习的自适应交通信号控制

将传统强化学习算法应用到交叉口自适应交通信号控制中,存在着维数灾难的问题,即状态和动作空间大小随着交叉口的增加而呈指数增长。因此,将交叉口自适应交通信号控制问题看成马尔科夫决策过程(MDP)问题,通过有效地利用基于特征的状态表示和线性平均函数估计思想,减少了计算复杂度,保证了收敛性。在设置的多交叉口交通环境下,仿真试验表明:在不同的交通需求水平和车流到达分布下,此算法均优于定时控制和传统的强化学习算法,并且其参数θ和学习步数是收敛的。     

一种基于PG图的交叉口信号控制配时链模型

在传统信号控制配时概念模型的基础上探讨了一种基于优先图(PG:precedence graph)的信号控制交叉口信号配时链模型,并通过符号化的优先图表示了信号配时行为,形成了配时链行为图。文章对配时链模型的描述提供了一种信号配时相位阶段间隔过渡分析的可扩展结构框架,是一种统一描述信号机软件开发、逻辑设计和现场操作设置的方法机制,便于交通信号机实现一些新的控制需求和设计新的控制逻辑。最后,以普通的T型信号交叉口为例绘制了配时链图模型(TCPGM)来说明该模型对信号机控制逻辑的适应性,解决了传统配时图对信号控制内部逻辑描述的不足。     

浅析多相位交通信号控制

平面道路交叉口采用多相位交通信号控制．在理论上路口通行能力较两相位控制时略有下降．但由于彻底消除了交叉冲突点．提高了交通流流速．在一定条件下实际通行能力反而有所提高。     

基于XML的交通信号控制标记语言

针对我国城市交通信号控制系统建设中由于通信协议标准而导致的互换性和交换性问题,在分析可扩展标记语言特点的基础上,提出了交通信号控制标记语言,并探讨了交通信号控制标记语言的数据层次框架、模式和实施技术方案。     

基于VISSIM的桥头交叉口改造优化设计

随着大桥两端交叉口交通拥挤和交通事故的频发,桥头交叉口的交通组织越来越受到人们的关注.文中以福建省建瓯市水西桥西侧交叉口为例,通过对其现状几何尺寸、交通量的调查与分析,将交通渠化方案和信号配时设计协同考虑,并利用VISSIM软件进行仿真分析,得出交叉口渠化与信号配时的优化设计方案及其相关参数.     

基于蚁群算法的交通信号控制

交通信号控制可以有效地调节车流量,避免冲突和减少交通拥堵。蚁群算法具有信息分散性、群体性、随机性和自组织的特点,这些特点恰好符合交通流网络的特性。计算仿真结果表明,该方法优于传统的交通信号控制方法,尤其是在交通流很大的情况下更能体现方法的优越性。     

基于有序样本聚类的交叉口交通信号控制算法研究

针对现有多时段TOD算法和感应控制算法存在的弊端，从实用角度出发，提出一种将基于有序样本聚类的多时段TOD算法和感应控制算法相结合的交叉口交通信号控制算法。它把路口流量与路口饱和流量的比值Y作为选择感应控制算法和多时段TOD算法的评价参数，当Y大于80％时，采用基于有序样本聚类的多时段TOD算法，当Y小于80％时，采用感应控制算法。本文采用Corsim5.0分别对四相位、三相位、两相位的路口进行仿真，结果表明本文所提算法在充分利用现有资源的前提下，不仅改进了现有控制算法的控制效果，而且计算简单，可以满足实时控制的需要。     

基于模型越野车差速锁控制算法的实验平台研制

为了解决现有差速锁自动控制算法实验平台存在的成本高、效率低、数据采集困难等问题,课题组研制了一款基于模型越野车差速锁自动控制算法试验平台。通过在一辆1:8的模型仿真越野车上布置传感器采集车辆状态信息传输到控制器计算处理,通过蓝牙方式实时观测传感器检测车辆状态信息,控制器判断车辆趴窝状态而发出控制指令从而对车辆差速锁的锁止状态进行控制,达到车辆脱困的目的。该实验平台的研发为验证差速锁的自动控制算法提供技术支持。文章主要介绍了该实验平台的设计方案、结构组成、传感器安装位置和模拟车辆趴窝差速锁的自动锁止、解锁工况,验证了实验平台的有效性和可靠性。该实验平台的开发为后续差速锁自动控制算法的移植提供了试验条件和为验证差速锁控制算法的可靠性提供了实验基础。     

一种基于模糊逻辑的单交叉口信号控制方法

提出了一种单交叉口模糊信号控制方法,选取排队长度作为模糊控制器输入量,建立模糊控制规则库,并建立了车辆的延误模型。最后进行了计算机仿真,在多种车辆到达率的情况下,比较了模糊控制与传统的感应控制及定时控制的车辆平均延误,仿真结果表明,提出的控制方法能有效减少车辆在交叉口的延误,控制效果优于传统的控制方法。     

基于遗传算法的交通流控制优化模型

在交通流控制理论基础上建立了在交叉口空间渠化及信号相位相序给定的条件下,考虑机动车与非机动车的延误(服务水平)约束条件,机动车通行能力最大的优化模型。利用遗传算法搜索全局最优的特点,运用遗传算法与梯度法相结合的混合算法对模型求解,并通过优化实例计算,验证了该方法和模型,为信号交叉口交通流的协调控制优化研究提供了新思路和新方法。     

基于运行图的快速公交运营系统研究

在对快速公交系统(BRT)进行系统分析的基础上,提出了基于运行图的快速公交运营系统的概念,以解决当前BRT系统中存在的问题,建立适合国情的BRT系统。通过对系统实现中的技术、管理等各方面的分析,改进后的快速公交系统适用于当前,并将在较大程度上提高BRT系统的运行效率。     

基于Qlearning的单点信号配时方案选择算法

为提高单点控制交叉口时段内信号配时的准确性,采用强化学习方法构建时段内信号配时优化模型。该模型以时段内原始固定信号配时方案为基准,向其上下区域探索建立状态空间及动作空间,同时以时段内交通状态为依据,设置常规及异常状态开关,用于区分学习常规及异常状态下Q值表,并在回报函数上进行特别设置,以快速响应交通的短期突变及长期缓慢变化,减少因交通环境变化导致Q值表不能及时适应交通状况的现象。最后通过仿真对该算法的有效性进行验证,结果表明采用该算法能生成合理的配时方案,且可将交叉口车辆总延误降低24%。     

不良天气和路面环境对交通信号配时方案的影响

针对不良天气和路面环境下沿用正常天气交通信号配时方案时信号控制效益下降的问题,从不良天气和路面环境下交通流运行特征入手,分析了因天气和路面环境改变导致的以经典信号控制理论为优化基础的信号配时方案演变情况,采用Vissim软件建立了哈尔滨市嵩山路与淮河路交叉口良好天气与雪天的交通信号控制仿真模型,并进行了案例分析.分析表明:雪天及时调整信号配时方案,与仍采用良好天气情况下的信号配时方案相比,能有效降低车辆在信号交叉口的停车次数和延误,提高交叉口的通行效率.这一分析结果适用于所有不良天气和路面环境下的交通信号优化控制.     

基于遗传算法的城市交叉口实时信号控制研究

研究了相对固定周期条件下交叉口信号配时随路上交通流量变化而实时调整的优化算法。以各相各进口道上总的延误时间最少为目标建立优化函数，以饱和度限制及最小绿灯时间要求为约束条件建立非线性规划模型，采用遗传算法对模型进行求解以得到最优配时方案。通过仿真实例说明了函数构造和求解过程。在仿真实例中比较了不考虑饱和度限制下的优化情况和仅以各相关键进口道的总延误最小为目标的优化情况。结果表明，为保证优化的正确性及合理性，应考虑最大饱和度的限制，并以各相各进口道的总延误最小为目标，建立目标优化函数。     

基于PLC的交通控制实验平台的设计

章主要介绍采用PC机与PLC设计的可对单交叉路口信号灯实现多种控制算法的交通控制实验平台。重点介绍了基于PLC的单交叉路口信号灯的8相位定时控制、次干道半感应控制程序的设计，以及上位机与PLC的通信功能的实现，并简要介绍了监控界面的设计。     

特殊T型交叉口信号控制优化研究

对普通T型交叉口信号配时方案进行研究,在考虑T部交通流性质的基础上得到特殊T型交叉口的信号配时方案,以此减少特殊T型交叉口的人、车冲突,从而提高交叉口的通行能力。