混合交通条件下单点公交优先信号配时研究

根据我国混合交通特点,对定时式公交优先信号、定周期感应式公交优先信号配时方法进行了研究,以交叉口人均延误最小为目标,基于单一相位定周期公交优先感应信号配时方法,建立了多相位定周期公交优先感应信号配时算法和建立了定时式单点公交优先交叉口信号配时模型.以某城市信号控制交叉口调查数据为输入样本,采用Newton迭代算法优化求解公交优先信号配时,运用仿真软件Vissim,仿真不同配时方案下的交叉口延误情况,分析结果表明该配时方案能有效减少人车延误,提高信号控制交叉口的通行能力.     

交叉口相位及信号配时优化

为缓解城市内的拥堵,本文选取北京市海淀区内一个典型单点交叉口,通过晚高峰期间交通调查所获得的数据,运用Webster信号配时法对交叉口重新进行信号配时设计,利用Synchro系统对不同配时设计方案进行仿真.研究结果表明:能够重新确定一种使交叉口延误最小、服务水平最高的配时方案,即在交叉口东西进口道各增加一个左转专用相位,并改变原有的信号周期配时时长.优化后的交叉口最大车流量和通过能力比由原来的1.26减少到1.01,平均控制延误由69.2 s减少到58.9 s,ICU服务水平由E级提升到了D级.     

VISSIM在公交优先信号配时中的应用

应用VISSIM微观仿真软件对混合交通条件下交叉口公交优先信号进行仿真分析.设计了信号控制交叉口公交优先信号配时Newton迭代算法和数据筛选模型.以哈尔滨市学府路某一信号控制交叉口调查数据为输入样本,编制了仿真程序,仿真不同配时方案下的交叉口延误情况,分析结果表明该配时方案能有效减少人车延误,提高信号控制交叉口的通行能力,验证了VISSIM微观软件用于公交优先信号配时的可行性.     

智能交通中单交叉口多相位信号动态控制系统研究

在城市交通控制中,平面交叉口各方向的交通流在不同时刻是不同的。针对这一特点,介绍了一种采用实时模糊和定时控制对单交叉口多相位信号进行动态控制的系统,并提出了一种改进的单交叉口多相位信号实时配时模型。此模型是在模糊控制的基础上采用遗传算法,不断改进控制规则,优化多相位交叉口信号实时控制模型,对绿灯延长时间进行细微调整,实现实时控制。     

公交优先信号交叉口延误计算与配时优化方法

设置公交优先感应信号控制可减少公交车辆在信号交叉口的延误．其最终目的是减少乘客的延误．分析了公交优先感应信号控制交叉口车辆延误的计算方法．探讨了公交优先感应信号控制以车总延误最小为配时优化目标的传统方法的不足，提出了以交叉口减少的人总延误最大为优化目标，以保障交叉口其余相位车辆能正常通行为约束条件的公交优先感应信号控制配时优化方法，其目的是在保障交叉口交通顺畅的前提下体现公交优先，并进行了实例应用分析．     

城市道路平面交叉口交通流动态随机模型分析

运用马氏理论, 分析了城市道路平面交叉口红绿信在一般指数环境下交替更新时的车流量动态随机 模型。得出的结论与不饱和交通流在定时控制条件下进行比较, 证明了结果的有效性。最后提出平面交叉口绿灯 信息控制不仅应考虑延误时间和通行效率, 还应考虑车流量的更新周期。     

单点交叉口信号灯优化配时研究

提出了单点交叉口信号灯优化控制新算法，通过对单点交叉口每个方向每条车道未来时刻车辆到达数的有效预测，采用模糊控制推理信号灯下一个周期的时长．在此基础上，建立以车辆平均延误最小和交通流量最大为目标的多目标优化模型，采用排序-遗传算法优化得到每个相位的绿信比，根据此绿信比将周期时长分配到各个相位，从而得到了最优的信号灯配时．仿真试验表明该算法是有效的．     

单点交叉口信号灯优化配时研究

提出了单点交叉口信号灯优化控制新算法，通过对单点交叉口每个方向每条车道未来时刻车辆到达数的有效预测，采用模糊控制推理信号灯下一个周期的时长. 在此基础上，建立以车辆平均延误最小和交通流量最大为目标的多目标优化模型，采用排序-遗传算法优化得到每个相位的绿信比，根据此绿信比将周期时长分配到各个相位，从而得到了最优的信号灯配时. 仿真试验表明该算法是有效的.     

基于模型预测控制的环形交叉口信号配时方法

面向城市环形交叉口,尤其是多支路环交,以更好地适应道路交通流的时变特性为目的,采用模型预测控制思想,建立环道和入口处的动态过程预测模型.通过在线求解并滚动优化目标函数,得出一个滚动周期内环形交叉口轮放式控制的最佳信号配时参数.根据顺时针轮放相序和相位搭接规则,将动态配时方案作用于环形交叉口.仿真结果表明,利用提出的信号配时方法更加合理地分配了环形交叉口时空资源,对于多路畸形环交,有显著的避免环内"死锁"的效果,环形交叉口的整体运行性能显著提升.     

交叉口延误函数与实时信号配时优化模型

在交叉口初始排队长度和车流到达率已知的情况下,给出了交叉口在一个周期内各相位车辆总延误的函数表达式,继而建立了一个以相位绿灯时长及周期时长等配时参数为决策变量,以交叉口单位时间总延误为目标函数的非线性规划模型.这个模型及与之相应的快速求解算法,可以直接用于交叉口实时信号配时.也可以通过它产生BP神经网络的学习样本,使得利用神经网络实现动态信号配时成为可能.     

城市主干路交通流多目标优化控制

提出一种城市主干路交通流多目标优化控制方法 ,分析了多目标优化的性能指标及其约束条件 .用线性预估方法预估单个交叉路口下一周期的车流量 ,模糊推算单个路口周期大小 ,用遗传算法优化平均车辆延误 ,获得每个路口的绿信比 ,在此基础上 ,再用遗传算法优化整条主干路的交通流量 ,获得主干路统一周期 ,最后 ,将周期的值根据绿信比分配到每个路口的各个相位 ,控制信号灯的转换 .仿真结果表明该方法优化性能良好 ,性能稳定     

单交叉路口交通分布的一个优化模型及其算法

讨论了城市道路交通中十字交叉路口的交通流分布情况,以4相位信号控制为例,建立了以控制周期内路口的总延误车辆数最小为控制目标、以信号相位持续时间和信号周期时长为控制变量的交通信号动态规划模型,并给出了一个相应的算法.     

单交叉路口交通流的通用多相位智能控制策略

为提高城市道路交叉路口信号控制的效率，采用面向对象的设计思想，提出了一种新的通用多相位信号控制策略.根据实际交通状况交互建立单交叉路口的通用模型，根据当前路口各车流向的车流量实时分布信息，及时调整相位数和各相位的车流向组合.实时传递路口交通情况，采用模糊控制策略，以车辆延误时间最小为优化目标，对单交叉路口的信号相位和相位绿灯时间分别进行优化.根据实测数据对该方法进行了仿真研究，并与普通信号控制方案作了对比.结果表明，这种通用信号控制方案能使交通流量总体趋于均衡，缩短了车辆延误时间.     

基于模糊逻辑交通信号优化控制算法

提出了基于模糊逻辑单交叉口信号变相位控制算法，并实现了仿真．传统的信号控制方法，仅考虑了相位时间的优化，而忽略了对相位组合的优化，以现实中常用的4相位信号控制为例，通过研究发现，在不改变原来4相位相序的前提下，通过灵活的相位组合，可以获得更好的控制效果．与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比，交通信号变相位控制的相位组合、相位时间更加灵活，更适应城市交叉口实时变化的交通状况．以典型的十字路口为对象，选用不同时段的交通流状况进行仿真实验，研究结果表明，对于交通流量不平衡的交叉口来说，信号变相位模糊控制的效果要优于传统的模糊控制，能够减少车辆延误时间，是进行城市交叉口信号控制的一种实用和有效的算法．     

借对向出口车道左转交叉口交通控制方案优化

为提高借对向出口车道左转交叉口信号配时的科学性以及交通流运行效率,提出借对向车道左转的适用条件,将左转机动车的到达-驶离图式分为8种情况,分别建立每种情况下左转机动车的延误计算方法.以交叉口车均延误最小为目标,以周期时长、主信号与预信号各相位绿灯时间、借对向车道左转车道的长度为优化变量,建立了交叉口信号控制方案优化模型,并采用遗传算法进行求解.以算例的形式对所建立的优化方法进行验证,并与传统控制方法进行对比.结果表明:优化方法可以提高左转机动车通行能力,减少其所需绿灯时间,进而缩短交叉口周期时长;左转相位绿灯时间的缩短减小了直行相位的红灯时间,进而缩短了交叉口的车均延误,在高峰期交叉口车均延误下降比例达到23.8%.     

局部拥挤条件下单点自组织信号控制方法

针对已有交通信号控制方法难以有效疏导拥挤交通流的现状,以感应线圈检测器采集到的实时数据为拥挤识别的基础,以拥挤流向放行车辆数最大为目标,提出了一种无信号周期、无固定相位相序限制的单个交叉口自组织信号控制的基本原理,研究了候选信号相位集、各流向权重、等待时间上限的确定方法,设计了局部拥挤条件下单个交叉口的自组织信号配时方法,并以VISSIM为工具进行了模拟验证和对比分析.结果表明,所提出的方法能够改善局部交通拥挤的疏导效果.     

基于可变相序的多相位交叉口信号的模糊控制

根据城市交通中交叉口处各车道车流量时刻变化的特点,在对绿灯的延时进行模糊控制的基础上,综合考虑各相位的延误次数,对下一放行相位的选择亦进行模糊控制。提出一种基于可变相序的多相位交叉口模糊控制方法,合理选出优先权较大的相位作为放行相位。该控制方法可有效提高交叉口的通行能力,减少车辆延误。