单交叉口交通信号自适应控制系统及其拓展

由于目前交叉口信号控制主要采用传统的控制方式,大都不具备智能性,很难实现对随机变化的交通流进行有效控制.针对这种不足,本文从模糊控制和自适应控制方法两个角度出发研究该问题,并进行仿真分析,所得结果表明,自适应控制系统比模糊控制和传统控制方法的控制效果更佳.最后将单交叉口拓展到多路口的交通信号控制的研究.     

基于Q学习的单路口交通信号协调控制

Q学习通过与外部环境的交互来进行单路口的交通信号自适应控制。在城市交通愈加拥堵的时代背景下,为了缓解交通拥堵,提出一种结合SCOOT系统对绿信比优化方法的Q学习算法。本文将SCOOT系统中对绿信比优化的方法与Q学习相结合,即通过结合车均延误率以及停车次数等时间因素以及经济因素2方面,建立新的数学模型来作为本算法的成本函数并建立一种连续的奖惩函数,在此基础上详细介绍Q学习算法在单路口上的运行过程并且通过与Webster延误率和基于最小车均延误率的Q学习进行横向对比,验证了此算法优于定时控制以及基于车均延误的Q学习算法。相对于这2种算法,本文提出的算法更加适合单路口的绿信比优化。     

单路口交通信号多相位实时控制模型及其算法

针对城市道路交叉口的交通流特性,对单路口交通信号多相位实时控制的模型和算法进行研究.首先提出一种改进的单路口交通信号多相位实时配时模型,该模型可反映交叉口交通状况的实际需求.同时,采用能随交通需求的变化而实时变化的加权系数,将交叉口3个优化目标函数转化为单目标函数优化的问题.为提高模型的计算速度以及降低交叉口信号机的单机计算量,采用蚂蚁算法中的精英蚂蚁寻优策略求解模型.最后,以伪代码的形式设计了求解该问题的程序流程,并通过一个实例验证了模型及其求解算法是合理的和有效的.     

分布式区域交通信号自适应控制

基于无模型自适应动态规划,提出一种新的交通信号控制算法,应用于区域多路口协调优化控制.在四交叉路口的仿真环境下对该控制算法进行验证,取得良好的优化效果.     

基于SFSTFC的单路口交通信号控制

针对城市单路口的交通信号控制问题,提出了一种基于比例因子自调整模糊控制器的控制方法.首先分析了比例因子对模糊控制系统性能的影响;然后,根据当前路口交通流红灯相位的损失指数和绿灯相位的增益指数,给出了比例因子自调整模糊算法,可依据路口动态车流信息在线调整比例因子;最后,基于提出的比例因子自调整模糊控制器,给出了一种单路口交通信号控制策略.仿真结果表明,相对于定时控制,以及普通模糊控制,比例因子自调整方法能够有效地降低路口平均车辆延误,提高了交通信号控制系统的控制精度.     

基于交通流量自适应控制的路口子系统

在经济快速发展、道路建设不足等多重压力下,城市交通负担越来越重.在现有的资源条件下,如何提高道路资源的利用效率和道路的通行效率是缓解交通问题的重要途径.本文以设计一种基于交通流量自适应控制的路口子系统为目标,首先分析、研究了交通管控系统的相关算法和相关信息系统的现状,在综合现有系统的基础上,设计了一个交通管控系统的体系结构,系统包括路口子系统、区域中心和信息与控制中心等3部分.通过路口子系统实现交通流数据的实时采集和路口本地的智能控制;设计并实现了路口子系统的检测方案,路口子系统的数据采集和本地的智能控制是云数据存储,以及实时的交通信息平台发布的关键,同时对于实现多个路口的协调管控具有重要的意义.     

单输入单输出系统的无模型自适应控制方法

根据数列理论中的折半查找原理,提出了一种无模型自适应控制方法,并对该方法的特点进行了分析,仿真结果表明,该方法原理简单、控制效果好,可广泛应用于各种单输入单输出自动控制系统。     

单输入单输出系统的模糊无模型自适应控制方法

根据无模型自适应技术的特点,提出了一种模糊无模型自适应控制方法.并对该方法的特点进行了分析.仿真结果表明,该方法原理简单、控制效果好,可应用于各种单输入单输出控制系统.     

多路口交通信号的优化控制

根据城市交通控制的非线性、随机性、模糊性和不确定性等特点，提出一种多路口信号优化控制方法。该方法通过神经网络技术对相关路口下一个周期的交通参数进行预测，并建立基于车辆排队的交通模型，同时，各路口的绿信比在周期内也可根据当前的交通状况实时调整，以克服预测模型失配和外界干扰的影响，最终达到了多路口交通畅通和平均车辆延误时间尽可能小的控制目标。仿真试验已证实了该方法的有效性。     

基于分布估计算法的单路口交通信号控制

针对遗传算法求解城市道路交叉口信号控制存在的主要问题,以四相位交叉路口为研究对象,建立了以信号周期内车辆延误总时间最短为目标函数,以各相位有效绿灯时间为控制变量的单路口交通信号优化模型.并分别以整数编码的PBIL算法和实数编码的EMNA算法两种典型分布估计算法求解单路口交通信号优化问题.仿真结果表明,与传统遗传算法相比,两种分布估计算法均可用更小的种群规模快速高效地求得最优解.     

交通灯运行时间自适应算法及其控制系统

城市交通拥堵具有严重的危害性,直接导致时间延误、能源浪费和废弃物排放增加,降低居民生活水平.现阶段,基于平面交叉路口交通灯切换时间相对固定,恶劣天气或发生交通事故时路口经常发生交通堵塞的实际情况,本文提出了一种平面交叉口交通拥堵多方向交通灯运行时间自适应算法,采取视频图像处理算法判断道路交通拥堵情况,根据路况设置交通灯的工作时间,并设计了相应的控制系统.仿真结果表明,在高峰期时段,此自适应算法的车辆通行效率高于传统的交通灯运行时间控制方法.     

双周期信号配时法在单路口实时控制中的应用

双周期信号配时法(Double-CycleSignalTimingAlgorithm,以下简称DCSTA法),是一种交通路口信号配时方法,已经成功应用于单交叉路口的静态控制。论文将在此基础上,考虑实时性的要求,提出单交叉口的实时控制算法。该算法已经编成一个模块集成于微观交通仿真系统软件中。模拟实验结果证明了DCSTA法应用于实时控制的可行性与有效性。     

单路口低饱和交通流的多相位混沌控制仿真研究

交通流是一个复杂的动态非线性系统,有时会出现混沌现象,混沌交通流的表现形式是交通无序状态。对混沌交通流,模糊控制受其原理限制,缩短延误时间的控制效果不佳。本文以低饱和交叉口信号控制问题为研究对象,提出了针对混沌交通流的实时混沌引导控制方法,并设计了相应的混沌控制器。利用MATLAB软件完成的仿真表明,混沌引导控制能将无序的交通流有序化,降低延误,增大道路通行能力,其效果优于模糊控制。     

自适应交通信号控制软件系统

本系统的基本思想是针对我国现行城市路网结构及交通流的具体特点。基于交通信号区域控制理论展开的。其控制算法模型介于脱机交通信号控制理论。对于城市外围地区平交路口,采用脱机交通信号控制算法模型实现区域信号控制;而对于城市中心地区,选择自适应交通信号控制算法模型实现区域信号控制。交通信号控制模型可采用方案选择式或方案生成式。系统采用三级分布式交通信号控制结构,基于严格的时段划分对城市路网中的信号控制区域及平交路口进行协调控制。以实现整个路网通行能力提高的控制目的。     

基于CPN的单路口交通信号控制建模

针对城市道路交叉口的交通流特性,用CPN对单路口交通信号多相位实时控制进行建模。单路口交通信号控制系统是一种实时分布式复杂系统,具备同步,并发,冲突,互斥,资源共享的离散事件系统特征。针对离散事件系统,CPN网是个强大而实用的建模工具。     

基于多目标满意优化的交通信号控制

随着城市道路交通供需矛盾的不断突出,交通信号控制策略、控制方法的科学合理性成为影响城市交通性能的关键因素。分析了传统最优交通控制理论的不足,揭示了交通控制中的满意性准则;建立了道路交叉口的满意交通控制模型,并结合某示范工程项目进行了试用。应用结果表明,模型科学、合理、有效,采用该模型的区域道路交通状况明显改善,对于缓解城市交通拥挤有一定帮助。