基于路网饱和度平滑算法的交通信号群配时系统设计

针对棋盘状城市路网交通信号群,提出一种基于饱和度阵列平滑的信号配时算法,并且建立一个路网配时优化系统.采用两种二维模板分别对整体路网信号周期和绿信比进行调控,其中拥堵程度评估模板从小区域进行拥堵判定并对中心交叉口调整周期时长;拥堵方向四邻模板从相邻交叉口空位分析中判断绿信调整方向.从面到点进行宏观到微观的调控,使路网信号群协同工作.动态阈值使路网处于对车流速度能产生线性影响的正常饱和区域,空域滤波使整个路网饱和度快速平滑和降低,进而提高了整体车流的行驶效率,间接降低了整体车辆延误.仿真结果表明:饱和度平滑优化方法效果显著优于传统静态方法,适合于突发性或整体严重不均衡的交通状况,也适合于高饱和度交通状况.     

信号配时与交通设计协同优化

提出一种信号配时与交通几何设计、相位相序设计协同优化的思想。以太原市桃园路口为例进行分析设计,建立了以停车延误、停车次数和通行能力为目标的信号配时优化模型,采用罚函数粒子群优化算法（PSO）同时优化绿灯时间和信号周期,使二者达到最佳匹配。最后通过Vissim仿真的结果对比来验证此方法的合理性及有效性。     

基于双向绿波带宽最大化的交叉口信号协调控制优化

为优化信号交叉口配时,减小交叉口延误和拥堵,通过改进现有的主干路协调控制相位相序优化算法,给出了基于双向绿波带宽最大化的相位相序优化模型。为验证优化模型的效果,采用VISSIM仿真软件对不同流量条件下的15组场景进行了仿真实验。仿真结果表明,交叉口延误减小了2%~29%,起停车次数降低了14%~28%,同时行驶时间缩短了1%~9%,可以有效改善城市主干路的交通运行状态。     

基于随机用户均衡的路网拥挤收费模型与算法

为了减轻交通路网拥堵问题,结合现实交通流分配,采用随机用户均衡配流模型,以最小化路网总体出行时间为目标建立了一个拥挤收费的双层模型.对于这种模型,提出了一种新的求解算法,这种算法是将仿射尺度算法与遗传算法相结合.具体地,对给定的收费值,由仿射尺度算法来求解下层随机用户均衡问题得均衡路段流,将其带入上层可求得系统总出行时间.当选取1组初始收费值,可以求得在取各个收费值下的系统总出行时间.这样便可以根据遗传算法来求得最优收费值.数值实验结果表明,在实施收费之后,系统总出行时间得到有效减少,这种模型及算法可以有效地应用于减缓交通路网的拥堵问题.     

基于多智能体的交通信号控制与路径诱导的协同

在总结已有交通信号控制与路径诱导协同模型的基础上,分析了路段行程时间函数与信号控制策略对协同模型求解唯一性与收敛性的影响;设计了交通信号控制与路径诱导协同研究的多智能体模拟系统。该系统由交叉口控制智能体、路径诱导智能体、信息处理智能体组成,具有较大的灵活性与可扩展性。该模拟系统中路径诱导策略是用户最优策略,交通流动力学由元胞传输模型描述,信号配时由基于元胞的交通控制模型优化。模拟结果表明,实施交通信号控制与路径诱导协同后,路网总行程时间最多可减少41.4%。     

干线绿波协调控制优化研究

为改善干线绿波协调控制效果,提出优化系统共用周期和相位差的方法.该方法考虑交叉口间距对共用周期影响,将传统共用周期和韦伯斯特信号周期算法结合进行优化;考虑车辆出入干道对红灯车辆排队消散时间的影响,建立动态车辆排队消散时间模型,将此模型引入最大绿波带法进行改进,从而优化求解相位差.案例分析表明,优化方案有效改善了平均延误时长、排队车辆数、停车次数等指标.     

交通信号灯配时优化控制理论研究

针对城市交通拥堵日益严重的问题,提出一种自适应交通信号灯配时优化控制理论.主要采取的方法是利用设置在交通路口的高位摄像机,获得车流图片或者车辆视频,再运用图像处理技术分析图片,结合相位绿灯分配时间的线性算法,以交叉路口流通能力最大、平均延误时间最小或排队等候的车辆数最少为优化目标,尽最大可能地实现绿波带.这项技术使用的结果能用来进行交通滞留状况下的智能交通调节.这种自适应配时优化方案,能够对交叉路口车流情况进行综合优化,实时修正各个相位的配时.     

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.     

消散型同步的微弱周期信号检测及噪声影响分析

在混沌预测模型基础上,提出了消散型同步的混沌背景下微弱信号检测算法。采用径向基函数神经网络(RBFNN)拟合混沌模型,结合消散型同步实现混沌时间序列与混沌系统的同步,利用同步误差实现微弱信号的检测。以Rossler混沌系统为研究对象,验证了算法的可行性,研究了噪声对微弱信号检测的影响。仿真研究表明,该算法能检测各种频率的微弱信号,在一定条件下可检测到信杂比大于-110dB的微弱周期信号;若信噪比SNR≥0dB,噪声对微弱信号检测的影响很小;但若SNR-10dB,将检测不出微弱信号。在理论研究基础上,由MKS-CEC-Ⅲ新型混沌演化控制实验仪获取Coullet混沌时间序列,添加不同频率的微弱信号,利用该算法实现了不同频率微弱信号的检测,说明该算法适用于其他混沌系统。     

城市道路多交叉口信号协调控制优化研究

为进一步解决交通拥堵,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,建立一个以干线车辆行程时间最短为目标,各相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的非线性函数模型,分别运用遗传算法和遗传退火算法对目标函数进行优化,实现了对绿波系统中各交叉口信号配时的优化设计,并以实例加以论证,结果表明:遗传退火算法更能快速、准确地寻找出全局最优解.     

交通流诱导与控制协同优化模型的遗传算法求解

以路段和交叉口的加权拥挤程度最小为目标,建立诱导和控制的协同优化交通流分配模型,并提出基于遗传算法的求解。采用动态滚动式计算模型算法得出的均衡流量调整为诱导信息的发布提供定量依据,能够将诱导和控制协同起来均衡路网流量,避开拥挤。小路网试验结果表明:该模型算法实时、有效,便于实施。     

基于交通流量预测的动态最优路径规划研究

针对传统算法仅适用静态路况的缺点,提出基于交通流量预测的动态最优路径规划方法.通过建立道路运营网络模型,计算流量碰撞概率和道路拥堵概率,重新定义路段的权值并改进了传统算法,实现了动态路况下的最优路径规划,并对传统算法与改进算法进行仿真实验,得到3种实验结果.结果表明,改进算法在交通高峰期得到的最优路径所需行驶时间比传统算法得到的最优路径行驶时间减少16%～23%,有效提高了交通调度效率.     

基于改进Newman算法的动态控制子区划分

为了优化现有控制子区划分方法,以区域协调控制为目标,提出基于改进的Newman社团快速划分的动态子区划分方法. 综合考虑路网中相邻交叉口之间的距离、交通流量、行程时间、车流离散特性、信号周期和路段交通流密度等因素,定量分析交叉口关联性;分别计算相邻交叉口的流量关联系数、信号周期关联系数和路段交通流密度关联系数,建立相邻交叉口的总关联度模型;对传统Newman算法进行改进,引入交叉口关联度,依据不同交通特性对区域路网进行动态子区划分;选取实际区域路网,进行模型验证分析. 结果表明：Newman算法子区划分结果不能随着交通特性的改变而改变;与之相比,所提出模型的子区划分结果更加细致,更加符合实际交通流特性,且可以依据不同时段交通特性实现动态子区划分,可以为信号控制方案制定提供良好基础.     

基于Multi-agent协调的区域交通信号优化控制

在分析城市区域交通信号控制特点的基础上,提出了基于分布式多智能体的城市道路区域协调控制系统,阐述了单路口Agent模型结构,并在Agent中引入模糊控制方法,实现局部交通信号实时在线调整,通过多Agent之间的协调机制,实现城市区域多路口交通信号协调控制和全局优化,最后对两交叉口仿真实验,结果表明该方法有较好的控制效果．     

交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型

针对路段行程时间的估算在交通路径诱导系统中的应用,提出了一种在交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型.根据目前城市交通的状况,以城市交通系统的基本设施为基础,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成.利用设置在路段上的车辆自动检测装置来搜集实时交通信息,通过行程时间的计算、动态算法的构造和路网模型的建立来对交通路径进行动态规划.实验结果表明,该模型解决了实际交通系统中的时间最短路径问题,具有一定的实用价值.     

相邻交叉口相位差优化模型及仿真

由于国内交通流特点与国外有很大不同,导致采用国外的信号控制系统很难达到满意的控制效果。以北京市两个相邻交叉口组成的干道协调控制系统为研究对象,通过分析干道上双向车辆在交叉口的延误规律,考虑车流在行驶过程中的离散性和受阻情况并结合中国道路交通的实际状况,以车辆延误最小为目标,建立了相邻交叉口相位差协调控制的优化模型。针对传统的图解法和数值解法的缺点,采用遗传算法对该模型进行求解。仿真结果证明本文所建立的模型求解结果优于传统数值解法,能更准确地反映实际的交通运行情况和控制效果,是一种减少相邻交叉口车辆延误的有效方法。     

基于信息协同的子区交通状态加权计算与判别方法

基于行程时间和路段长度信息给出了路段拥挤系数的概念,建立了子区交通状态矩阵,利用加权系数的方法计算整个协同子区的拥挤系数,进而对子区的交通状态进行判断。最后,利用VISSIM仿真软件建立路网对上述方法进行验证。试验表明,这种方法简单实用,可直接用于交通状态分析中,为协同策略的制定提供了背景环境方面的参考。     

城市交通微循环系统优化设计方法

为充分利用城市交通微循环道路资源以有效缓解路网交通拥挤,在分析交通微循环系统特征的基础上,设计了完整的城市交通微循环系统优化方法.以缓解区域路网交通拥挤为优化目标,依据交通流特征与交通需求定位城市主干道路网的拥挤路段,然后建立微循环绕行路线的搜索模型,能够确定需进行道路条件与交通组织优化的微循环路段,并生成静态交通标志与可变信息板的布设地点.以曲靖市中心城区交通微循环系统优化为实例,验证了所提出优化方法的有效性.     

路网交通状态平衡控制方法

为了降低路网的拥挤度,提出了路网交通状态平衡控制方法。以交叉口最大饱和度代表交叉口交通状态,以路网最大饱和度最小为目标建立了路网交通状态平衡控制双层规划模型。利用遗传算法求解该规划模型,优化算法可以同时优化信号周期和各相位绿信比。考虑到整体延误、交通状态以及各个交叉口的重要度,对平衡控制方法进行了改进。数值模拟结果表明,本文方法可以在一定程度上降低关键区域的拥挤度。