基于时延Petri网建模的主从自适应协调控制方法

为了保证城市道路"绿波带"的通行效率,合理协调主从道路的车流量,通过利用时延Petri网建模,提出了一种主从自适应协调控制方法。该方法可以根据干线主路口的车流量自动调整其相位时间,也可根据主路口的相位及车流量自动协调变换从路口的相位时间。通过案例分析,该方法可以有效实现主从路口的自适应协调控制,在保证绿波带畅通的同时,使通过支路的车辆数尽可能大,有助于提高交叉口的通行效率。     

窗口流量控制的干线动态协调控制方法

城市交通干线在高峰时期经常处于饱和状态,排队车辆溢出至上游交叉口的"死锁"现象时有发生.为避免干线阻塞、提高饱和条件下干线交通流的运行效率,首先提出一种有效带宽评价方法对已有干线绿波协调控制系统的运行状态及控制效果进行监控;其次借鉴TCP/IP窗口流量控制思想,设计一种窗口流量控制的干线动态协调控制方法,控制城市干线拥挤交通流.模拟试验及对比结果表明,通过窗口流量通告的方式,下游交叉口可以向上游交叉口实时告知路段的有效容量,便于各交叉口信号机根据当前的交通需求及路段的有效容量重新分配各股车流的绿灯时间.     

基于粒子群算法的交通干线协调控制的研究

目前各大城市交通拥堵的一个重要原因是交通控制仍然为单点控制,未能实现协调优化.基于此,提出一种基于粒子群优化的干线交通总延误最小协调控制方法.首先,通过对城市交通干线协调控制进行数学抽象,建立干线交通双向绿波控制总延误模型.其次,依据总延误模型的特征,设计了一种利用历史最优共享的粒子群算法(VSHBPSO).接着,对干线总延误模型进行优化,以总延误最小为目标,得出相位差、绿信比的最优解,进而获得交通信号相位的动态配时策略.最后以秦皇岛市交通干线为例进行仿真实验,实验结果表明,优化后的交叉口配时方案比传统的定时控制方案减少了43.1％的延误时间,有效提高了干线通行效率.     

城市交通干线双向绿波带智能控制研究

提出一种双向绿波带智能控制算法.利用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制.控制的目标是使进入干线上行和下行的车辆一路绿灯,明显降低车辆停车率和平均延误时间.实际应用表明该双向绿波带控制算法十分有效.     

城市交通干线双向绿波带智能控制研究

提出一种双向绿波带智能控制算法.利用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制.控制的目标是使进入干线上行和下行的车辆一路绿灯,明显降低车辆停车率和平均延误时间.实际应用表明该双向绿波带控制算法十分有效.     

基于遍历剪枝算法的干线绿波协调控制参数自动计算系统

针对当前交通干线绿波协调控制参数求解过程复杂、计算耗时较长等不足,基于遍历剪枝算法和SVG技术,构建由干线参数配置、绿波时距图展示、绿波参数自动计算模块等组成的干线绿波协调控制参数自动计算系统。并选取无锡市梁清路4个交叉口进行测试应用,实地验证系统的可行性。应用测试结果表明:该系统能够大幅简化干线绿波协调信号配时参数的设置流程,提高配置干线双向绿波协调参数的实施效率。     

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时*

以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究。通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小。设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算。仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优。     

无信号交叉口车辆调度方法研究

随着车辆数量的快速增加,交通拥堵问题变得日益严重.如何引导车辆安全高效地通过交叉路口已经受到了学界的广泛关注.已有的控制方法主要是在线优化信号灯的相位配比.然而相位之间的频繁切换会导致信号周期中黄灯时间占比的增加,进而降低交叉口的车辆放行能力.本文提出了一种基于车路协同的无信号交叉口资源调度模型,该模型将交叉口划分为互不相交的物理空间路权资源,并描述了各个路权资源之间的相互协同关系,进而将无信号交叉口交通控制问题转换为有限资源调度问题.在此基础上,构建最大化交叉口通行效率的目标函数,并求解车辆的最优通行序列.实验结果表明:较传统有信号交叉口控制方法,无信号控制方法有效减少了车辆的排队长度,提高了交叉口的车辆吞吐能力.     

主干道动态协调控制方法研究

针对干线交通双向绿波协调控制中的相位冲突问题,提出了一种主干道动态协调控制方法。根据交通路口关联度计算方法将主干道划分为若干个控制子区;根据划分好的控制子区,计算出控制子区控制参数和控制子区间的协调控制参数：其中,针对我国城市交通流特点,对韦伯斯特周期公式进行修正,并设计了一种支路相位排前可行度函数用于各个路口相序进行优化,依此根据一段时间内的交通流信息计算出所有控制参数,包括公共信号周期,各路口的绿信比,各路口的相序以及所有路段的引导车速。仿真结果表明,该方法比分散控制能有效地提高主干道的行车速度,能够有效降低干线的通行时间。     

数据驱动交通响应绿波协调信号控制

传统绿波协调信号控制是一种开环控制,无法根据交通需求的变化调整配时方案.为克服传统绿波协调控制的缺点,本文提出一种数据驱动交通响应绿波协调信号控制方法.首先,针对采用混合放行的路网,考虑到排队消散时间以及放行相序对优化结果的影响,给出一种适用于路网的混合放行最大绿波带优化模型;在此基础上,引进排队消散时间相符度指标、相序相符度指标和行驶速度相符度指标,实时评价、更新控制方案,实现非饱和情况下的数据驱动交通响应绿波协调信号控制.仿真研究表明,该控制方法能适应路网交通需求的变化,极大地提高了路网的通行能力.     

Urban arterial traffic two-direction green wave intelligent coordination control technique and its application

This paper presents a new two-direction green wave intelligent control strategy to solve the coordination control problem of urban arterial traffic. The whole control structure includes two layers — the coordination layer and the control layer. Public cycle time, splits, inbound offset and outbound offset are calculated in the coordination layer. Public cycle time is adjusted by fuzzy neural networks (FNN) according to the traffic flow saturation degree of the key intersection. Splits are calculated based on historical and real-time traffic information. Offsets are calculated by the real-time average speeds. The control layer determines phase composition and adjusts splits at the end of each cycle. The target of this control strategy is to maximize the possibility for vehicles in each direction along the arterial road to pass the local intersection without stop while the utility efficiency of the green signal time is at relatively high level. The actual application results show the proposed method can decrease the average travel time and average number of stops, and increase the average travel speed for vehicles on the arterial road effectively.     

基于DEVS的交叉路口建模与仿真

考虑有信号控制的交叉路口内车辆之间、车辆与行人之间的冲突，在离散事件仿真规范（DEVS）框架下构建了交叉路口微观交通仿真模型.以某市典型交叉路口观察数据标定仿真参数，将仿真结果与按《城市道路设计规范》计算得到的通行能力进行比较，验证了模型.在此基础上，首先，仿真分析了不同左转比例对交叉路口通行能力的影响；然后，基于各方向等待通过交叉路口的车辆数目设计了智能绿信比控制策略.仿真试验表明：通行能力随着左转车比例的增加先上升后下降；智能绿信比控制能显著提升交叉路口通行能力，明显降低平均引道延误时间.由此证明仿真模型能真实地模拟交叉路口各因素间的相互作用，且易于扩充，通用性强，能够用于其它智能交通问题的研究.     

城市协调控制主干路交通流模型

城市协调控制主干路交通流模型是交通预测、仿真、信号配时的前提和基础.论文通过改进开放性边界条件,利用一维元胞自动机模型模拟协调控制主干路交通流状况.该模型采用差分方程的形式描述车辆动态行为.解除了信号灯等间距布设的限制,每个路口的信号灯可以根据交通流变化选择绿信比,相邻交叉口采用绿波控制方式调整相位差.论文利用MATLAB软件对模型进行仿真,分析了驶入主干路流量以及干、支路的转弯流量对于主干路平均速度、平均密度和平均流量的影响.在仿真结果的基础上,提出了相应的控制措施改善主干路交通状况.     

交叉口车辆左转避撞行为建模与仿真

由于无法对交叉口车辆左转的各种控制策略进行实地测评, 在提出了交叉口车辆左转运动轨迹模型的基础上, 建模了两种主要的车辆左转避撞行为。采用C#语言设计开发了交叉口微观交通仿真系统, 实现了车辆在交叉口左转避撞行为的动态模拟和分析。结果表明不同交通需求状况下合理设置左转避撞行为可以有效降低车辆平均延误时间、车辆启停次数等指标适合于不同交通控制策略的模拟和评价。     

粗糙集的过饱和多交叉口协同优化模型研究

为解决现有模糊智能控制方法仅适用于单交叉口非饱和状态,满足区域交通过饱和多交叉口信号协同联动控制的需要,提出了高峰时期主通道优化控制策略。在粗糙集知识推理基础上,构建了以多交叉口状态信息为条件属性,以绿灯延长方式、绿灯延长相位和绿灯延长时间3个参数为决策属性的多决策属性模糊控制模型。运用可辨识矩阵与属性频度的属性约简方法对模型进行约简,提取决策规则。实例分析表明:多交叉口主通道绿灯时间延长3~8 s能够有效提高区域交通整体通行效能,同时延长时间不仅与过饱和状态车辆最大排队长度有关,还与绿灯延长方式、绿灯延长相位存在关联,这与交警经验总结的控制规律一致。     

城市交通多线路协调控制优化仿真系统设计

为了实现城市交通优化控制,提高城市道路通行能力,本文首先提出了城市交通多线路协调控制优化仿真模型,并在此模型基础上给出了时空相位演化算法和改进的遗传优化算法(GA),然后总结了城市交通多线路协调控制优化仿真系统的基本结构、数据结构和技术路线,并完成了城市交通多线路协调控制优化仿真系统设计与开发。该仿真系统结构简单,建模方便,可以适用于任何城市交通优化控制,解决了城市交通多线路协调控制(多线路绿波带)难题。通过对佛山市某路网的实际建模与仿真,该系统取得了较好的交通优化效果。     

基于混沌量子进化算法的单交叉口信号控制

城市道路各交叉口交通信号的配时优化和协同控制直接影响整个城市的交通状况.本文以单交叉口模型的交通信号控制问题为背景,构造了以单交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型.用混沌量子进化算法进行仿真数据求解,得到实时控制的配时方案,并与其它算法的仿真结果进行比较,结果表明该算法对单交叉口的信号配时优化是非常有效的.     

基于激光传感数据的拥堵路口交通信号灯控制

针对城市车流高峰时段的道路拥堵问题,提出基于激光传感数据的交通信号灯智能控制方法研究。在道路两侧均匀布置激光传感器节点,采集实时的激光传感数据和车流量信息,并构建一种两层级的交通信号灯控制模型,以提取的交通路口实时传感数据作为输入项进行模糊推理,并求解出交通信号控制模糊子集,最后推导出当前车流长度、车辆在路口的平均滞留时长及车辆的延误时长等变量,达到缓解交通拥堵,提高通行效率的目的。仿真实验数据表明,提出的拥堵交通信号灯智能控制方法具有良好的控制效果,可以明显减少车辆延误时长,提高道路通行的效率和安全性。