交通区域协调控制模型

为提高交通区域通行效率, 构建了适合各种交通状态的区域信号协调控制模型。以区域交叉口总排队车辆数与区域总输出车辆数为性能指标, 考虑上下周期排队车辆数、各交叉口闭合相位差与有效绿灯时间, 建立了模型约束条件。利用粒子群算法初始化有效绿灯时间与滞留车辆数, 采用模拟退火算法求解有效绿灯时间, 在不同交通状态下对某交叉口路网进行了仿真。仿真结果表明: 与TRANSYT模型相比, 低峰时段, 采用本文模型排队车辆数降低了5.3%, 区域总输出车辆数增加了5.5%;高峰时段, 排队车辆数降低了17.9%, 区域总输出车辆数增加了33.4%。交叉口的信号方案优化结果表明: 与TRANSYT模型相比, 采用本文模型时, 各车道饱和度均降低, 平均为1.8%, 最大排队车辆数平均降低2.9%。分析结果表明: 本文模型在各种交通状态下都是有效的, 特别是在高峰状态下, 控制效果优于TRANSYT模型。     

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.     

多路交叉口分散交通组织方法研究

针对多路交叉口交通转向数量多、总交通流量大的特点,提出了将一个大交叉口分解为数个微型交叉口进行分散组织的方法,给出了转向交通流线组织、信号灯协调控制、微型交叉口之间连接道路设计的方法。以五路、六路相交道路为例,给出了交叉口信号配时、延误时间、连接道路长度及渠化车道数等计算参数。可弥补五路及以上交叉口设计方法的缺少,为类似项目提供借鉴。     

过饱和干道交通信号协调控制方法研究

文章以疏散过饱和城市干道的拥挤交通为目标,选取符合条件的连线路段,确定信号协调控制区域,利用排队长度界定协调控制转换条件,提出了针对过饱和干道交通的信号协调控制方法;最后运用VISSIM软件对所建立的信号协调控制方法进行模拟验证其控制效果.     

区域交通流协调控制方法

根据Agent技术和模糊控制方法, 提出了区域交通流协调控制方法。以路段拥挤度和绿灯持续时间为输入变量, 以绿灯修正延长时间为输出变量, 确定了变量数据的获取方式以及变量之间的对应关系, 设计了协调控制器。根据下游交叉口配时的不同方案, 制定了不同的模糊控制规则, 修正了控制策略, 并运用MATLAB进行仿真。仿真结果表明: 采用Agent技术和模糊控制方法后, 平均总延误为127.431 s·km^-1, 下降了约9.9%;路段平均流量密度为18.828 veh·km^-1; 路段平均流量为9 597 veh·h^-1; 平均车速为17.798 km·h^-1, 提高了约6.3%。可见, 路网密度明显降低, 交通状况明显改善。     

区域路网交通信息提取方法

为提取区域路网交通信息,基于物元分析理论提出了道路交通状态的判别方法．将交通状态的判别结果作为决策属性,综合考虑道路等级、时间及交通参数,构造区域路网的交通流特征信息表．用粗糙集方法提取交通流特征．用区域路网交通流特征提取示例验证了提出的方法的有效性．该方法可实际应用于在线交通状态判别和历史数据库的交通信息提取．     

两交叉口间主动式公交信号优先协调控制配时优化方法

设计了8种不同控制思路下的决策方案,并在每种决策方案下,综合考虑社会车流绿波带和公交车流绿波带,分析上游交叉口到达下游交叉口的时刻对绿波带的影响情况,建立了基于绿波带宽度的优化目标。以社会车流和公交车流能够获得的绿波带宽度之和最优为原则,确定出8种决策中的最佳决策,并对控制算法进行了验证。提出的信号配时优化方法不仅可以同时满足社会车流和公交车流需求,还可以实现绿波带最大化。     

基于MFD的城市区域路网多子区协调控制策略

针对城市路网中区域性的大范围交通拥堵问题,提出了基于宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)的多子区协调控制策略,以提升路网的整体运行效益.该策略将城市区域路网划分为多个子区,每个子区的交通流又划分为内部流和转移流,综合两者建立了基于MFD的多子区交通流模型,并给出了对各子区交通流诱导时的边界约束条件;通过调节子区边界控制输入,设计了边界反馈控制器对各子区转移流进行动态诱导,继而进行了迭代分析,以判断其是否满足边界约束,并对控制器进行了Lyapunov稳定性分析.仿真结果表明,所提策略使城市区域路网中各子区车辆总数渐近收敛于设定值,且整体平均流量提高了约11%,大范围交通拥堵状况得到明显缓解.     

多匝道协调控制方法在佛开高速公路中的应用

针对高速公路匝道控制的非线性、不确定性特点,考虑实际应用设计出多匝道协调控制方法,并应用于广东省佛开高速公路新南庄互通-龙山互通段,设计佛开高速公路主线和匝道控制仿真系统,仿真实验结果表明,多匝道协调控制方法可以应用于高速公路入口匝道的控制中,并能取得较好的控制效果。     

基于Agent的区域交通信号协调控制

应用多智能体技术对区域交通信号的协调控制进行了研究.构建了区域Agent、路口Agent和车载Agent,区域Agent和车载Agent构成网络调度层,路口Agent构成信号控制层.车载Agent和路口Agent采用反应型结构、区域Agent采用思考型结构,从而建立了基于Agent的区域交通控制系统,并通过对系统结构的分析建立了一主多从动态博弈协调模型.最后对一个简单的交通网络进行仿真,仿真结果表明本文所提方法的有效性.     

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在总结交通流短期预M方法发展趋势的基础上，分别介绍了基于常规的BP神经网络和基于RBF神经网络的交通流量短期预测模型，并重点研究RBF网络模型的预测性能，确定了关健参数、的最优值.最后应用两种模型时北京环路实测交通流数据进行了预刚分析，实验结果表明，两种模型都可以满足实际交通流诱导的需要，BP模型在预则精度上稍优于RBF模型，但后者在学习速度和学习稳定性等方面明显优于前者.     

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。     

多Agent强化学习下的城市路网自适应交通信号协调配时决策研究综述

相对于传统的交通信号配时决策方法,多Agent 强化学习及其协调方法能更好地适应城市 路网交通环境的变化。为探讨其在城市路网自适应交通信号配时决策中的应用,系统地总结了多 Agent 强化学习及协调机制的研究方法,详细地分析了国内外研究现状,并指出现有研究中存在 的问题,在此基础上对未来研究进行了展望。研究结果表明,既有研究主要针对规模较小的路 网,存在维数灾难问题,强化学习与协调机制结合研究还不够深入,相关学习参数分析不够细 致,仿真环境和情景现实性不强。未来研究可以引入马尔科夫博弈提高决策协调性,嵌入混合交 通流、公交优先等交通管理思想增强决策实用性,引入先验知识及其他学习技术加快学习速度, 融入物联网、主动管理、大数据等先进理念和前沿技术增加决策的实时性,与交通诱导等集成提 升决策的系统性。     

基于多智能体的城市交通区域协调控制方法

在分析城市道路交通信号控制特点的基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法.在单路口Agent中引入加强学习方法,实现交通信号实时在线调整;在由多交叉口构成的区域路网中,以车辆平均延误为目标,通过多路口Agent之间的协调机制,实现城市交通区域信号控制的智能协调和全局优化,提高整个区域交通的效率,减少车辆的延误.通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法使车辆的平均延误明显减小.     

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交叉口信号控制方法, 此方法不需要建立复杂的交通流模型, 可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随机性难题。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信号控制中。     

环放路网宏观基本图信号周期敏感性分析

为揭示路网宏观基本图(MFD)对信号周期的敏感性,首先,提出一种基于GMM的宏观基本图建模方法,并在此基础上提出路网运行效率和稳定性的表征方法;其次,提出MFD 对信号周期敏感性的仿真实验设计方法;再次,以环放路网为例,进行仿真实验,分析信号周期的变化对MFD的影响,进一步揭示信号周期对路网运行效率和稳定性的影响机理. 结果表明,合理的信号周期对MFD和路网的效率及稳定性影响不大,但周期过大或过小则对MFD 和路网的运行效率及稳定性造成较大影响. 该结论可以为路网交通控制和优化提供依据.     

环放路网宏观基本图信号周期敏感性分析

为揭示路网宏观基本图(MFD)对信号周期的敏感性，首先，提出一种基于GMM的宏观基本图建模方法，并在此基础上提出路网运行效率和稳定性的表征方法；其次，提出MFD 对信号周期敏感性的仿真实验设计方法；再次，以环放路网为例，进行仿真实验，分析信号周期的变化对MFD的影响，进一步揭示信号周期对路网运行效率和稳定性的影响机理. 结果表明，合理的信号周期对MFD和路网的效率及稳定性影响不大，但周期过大或过小则对MFD 和路网的运行效率及稳定性造成较大影响. 该结论可以为路网交通控制和优化提供依据.     

交叉口交通信号智能控制研究

交叉口作为车辆汇集和转向所在地,其复杂的交通特征使之容易成为交通持续混乱和事故的多发点,严重的影响了道路网通行能力,成为整个城市道路的瓶颈地带。可以说交叉口的交通运行状态与整个城市的交通运行状态密切相关,解决了交叉口问题也就解决了城市交通的关键问题。交叉口信号采用两级模糊控制,能够有效的减少车辆延误,控制效果优于现行的感应控制。