基于模糊控制的环形交叉口信号配时方案优化

为了缓解进口道流量差异导致的环形交叉口拥堵,提高环形交叉口的交通运行效率,运用模糊控制的方法,提出一种适合环形交叉口的模糊控制器,以当前相位和下一相位的车辆最大排队长度为输入变量,以当前相位的绿灯延长时间为输出变量,通过优化信号配时方案来减小环岛车辆的平均延误,并借助MATLAB的模糊逻辑工具箱对模型进行了构建。为验证模型的有效性,以长春市的景阳广场为例进行实例仿真,采用VISSIM软件搭建环岛模型,在保证外部条件不变的情况下分别对优化前后进行仿真。结果显示,环岛车辆的平均排队长度降低了5%,车辆平均延误降低了6%,研究成果为环形交叉口信号配时提供了新思路。

考虑交通和环境效益的公交优先信号配时研究

为了在实现城市信号交叉口公交优先的同时,提高交叉口的交通运行效益和环境效益,综合考虑反映公交优先效益的人总延误,反映环境效益的尾气排放,以及反映交通运行效益的停车次数和通行能力性能指标,提出一种以有效绿灯时间改变值为决策变量的公交优先信号配时优化方法。首先,选取各交通和环境指标模型,并对经典性能指标权重系数进行修正,确定模型约束条件,构建能适应繁忙交通流状态的公交优先信号配时优化模型。其次,构建寻优算法逻辑框架,基于遗传算法对多目标函数模型进行求解。最后,选取广州大学城某一典型交叉口作为模型和算法的验证对象,将Webster模型和优化方法进行对比,构建经过参数标定的交叉口仿真模型,通过仿真评价验证优化方法的适用性和有效性。结果表明:公交优先配时模型的优化方案在提供优先通行权给公交车的同时,也兼顾了小汽车的通行效益;在人总延误、尾气排放和停车次数方面相比于现状的降幅分别为12.8%,6.8%和2.5%,并在通行能力方面有显著提高,相比于现状的增幅为12%。可见,提出的综合考虑交通运行效益和环境效益的公交优先信号配时优化方法适用于改善城市信号交叉口的运行状况,且改善效果整体优于Webster模型。

网联环境下的交叉口信号配时与车辆轨迹联合优化方法

文中提出一种综合考虑交叉口信号配时和车辆轨迹的联合优化法.以车辆的原始轨迹为基础,以交叉口车辆通行时间最小化为信号控制优化目标,建立信号配时优化模型来计算最优的信号周期序列和相位时间,并根据相位时间划分车辆运动轨迹为到达交叉口停车线前的加速、匀速阶段,以及驶过交叉口停车线的加速、匀速阶段,在每个阶段获取最佳的车头时距和期望速度,优化车辆的原始轨迹.基于新的轨迹再次进行信号配时优化.以交通需求量、左转比率和信号周期时长作为考虑因素,进行SUMO仿真实验将所提出的联合优化法与实时信号控制方法进行比较.结果表明:联合优化法在不同的平衡交通需求量下能够提高交叉口通行能力30.5%;在随机交通需求量下能提高交叉口通行效率17.3%;而在不同的左转比率和信号周期时长情况下能提高通行效率66.6%和21.7%,验证了提出的联合优化方法提高线交叉口通行效率的有效性.

HCO-ADE求解单点交叉口信号配时问题

为克服信号配时问题求解中单一约束优化方法的局限性,提出混合约束优化自适应差分进化算法(HCO-ADE)。以交叉口通行效率为目标建立信号配时优化模型,依据模型中约束条件被满足程度,采用外罚函数法和可行性准则法相结合的混合约束优化策略(HCOS)对约束条件进行处理,并提出饱和度偏好准则作为自适应差分进化算法(ADE)的选择策略,构建HCO-ADE。最后,以哈尔滨市四相位交叉口高峰时段5 min采集标段交通量数据为例,验证HCO-ADE。结果表明:提出的信号配时问题求解方法可行、有效,优于基于饱和度区间可能度的罚函数约束优化自适应差分进化算法(PFCO-ADE),所得信号配时方案较实测方案平均延误减少3.32%,通行能力提高2.16%,能够更好地提高信号配时方案稳定性。

考虑绿灯末期非机动车通行安全的四相位交叉口信号配时优化

绿灯末期进入交叉口的非机动车因为其慢速性极易与下一相位的机动车产生机非冲突,为保障其通行安全,对传统的韦伯斯特信号配时计算方法中的绿灯间隔时间、最小绿灯时间、车道饱和流量等参数进行优化,建立了相应参数的计算公式;并构建了与绿灯间隔时间相协调的非机动车绿灯提前截止配时方案。选取苏州市桐泾北路与金门路典型四相位交叉口作为分析实例,对交叉口信号配时方案进行优化,选取车均延误作为间接安全评价指标,利用VISSIM仿真软件对优化前后方案进行建模仿真对比分析。结果表明,交叉口机动车平均延误降低了2.2%,非机动车平均延误降低了4.7%,间接说明机非冲突有所降低,绿灯末期非机动车通行安全得到有效改善,验证了优化方案的合理性。

基于VISSIM交叉口仿真的信号配时优化研究

随着交通压力的增加,为了缓解交通压力,提高交叉口通行能力,改善交叉口交通状况,以昆明市白龙路-南院路交叉口为研究对象,采用Webster信号配时法优化此目标交叉口信号配时以降低车辆延误时间、排队长度及对环境的污染等。通过VISSIM仿真分析交叉口,对比优化前后的平均排队长度、延误时间、一氧化碳排放量、氮氧化合物排放量、停车时间等数据。结果表明:在实现Webster算法后,车辆平均排队长度减少25%、延误时间减少23%、一氧化碳排放减少6.9%、氮氧化合物排放下降6.9%、停车时间下降24.7%,优化交叉口信号配时在一定程度上缓解了交叉口通行压力,明显改善了城市交通状况。

交通公平性导向的平面过街横道信号配时设计

为了从交通公平性的角度解决平面过街横道的信号配时问题,避免配时结果偏向于机动车,文中首先通过采集平面过街横道几何参数以及交通流量数据,统计获得第15%位行人过街步速;然后基于双环相位结构,考虑相位绿灯时长、行人过街、信号周期等约束条件,以机动车和行人的平均延误之差和机动车平均延误最小为目标,建立平面过街横道的信号配时多目标优化模型,并设计遗传算法求解该模型;最后将求解得到的各种信号配时方案进行对比分析。结果表明:以机动车延误或总平均延误最小为目标,不能得到合理的信号配时结果;当机动车与行人平均延误之差的权重在0.3~0.9时,可以得到两种合理的信号配时结果。因此,以交通公平性为导向的平面过街横道信号配时方法,兼顾了公平性和高效性,在公平地对待每一个交通参与者的同时,也有效地提高了平面过街横道处的通行效率和质量,有利于更公平地分配交通资源,引导交通资源布局向合理化方向发展。

基于MOPSO-GRU神经网络的信号配时优化模型——以延安市交叉口为例

延安市宝塔区杨家岭路段交叉口是延安市城区内的重要交叉口,近年来由于城市交通流量的日益增加,该交叉口的交通拥堵问题日益严重,传统的信号配时方法已不能满足实际需求,需要新的信号配时优化方法和模型来缓解该交叉口的交通通行压力.为解决此问题本研究首先分析杨家岭路段十字交叉口存在的问题,进而采用多目标粒子群算法和GRU循环神经网络建立模型,最后利用VISSIM软件分别对两相位交叉口和多相位交叉口进行仿真实验验证,结果反映了基于MOPSO-GRU神经网络的信号配时优化模型可提高交通流量的效率和整体交通系统的性能.

基于Double DQN的双模式多目标信号配时方法

近年来深度强化学习作为一种高效可靠的机器学习方法被广泛应用在交通信号控制领域。目前,现有交通信号配时方法通常忽略了特殊车辆(例如救护车、消防车等)的优先通行;此外,基于传统深度强化学习的信号配时方法优化目标较为单一,导致其在复杂交通场景中性能不佳。针对上述问题,基于Double DQN提出一种融合特殊车辆优先通行的双模式多目标信号配时方法(Dual-mode Multi-objective signal timing method based on Double DQN,DMDD),以提高不同交通场景下路口的通行效率。该方法首先基于路口的饱和状态选择信号控制模式,特殊车辆在紧急控制模式下被赋予更高的通行权重,有利于其更快通过路口;接着针对等待时长、队列长度和CO 2排放量3个指标分别设计神经网络进行奖励计算;最后利用Double DQN进行最优信号相位的选择,通过灵活切换信号相位以提升通行效率。基于SUMO的实验结果表明,DMDD与对比方法相比能有效缩短路口处特殊车辆的等待时长、队列长度和CO 2排放量,特殊车辆能够更快通过路口,有效地提高了通行效率。

基于改进NSGA-Ⅱ的交叉口信号配时多目标优化

针对城市交叉口信号配时多目标优化的求解效率问题,设计了一种基于改进NSGA-Ⅱ的城市交叉口信号配时优化方案。该方法采纳车辆延误、停车次数、通行能力3个评价指标设计了多目标信号配时优化模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ(NSGA-Ⅱ-DE)对配时模型进行求解。NSGA-Ⅱ-DE采用DE/Rand/1的全局变异策略对NSGA-Ⅱ算法选择策略进行改进,并设计了种群动态更新算法,提高了算法的收敛速度和求解精度。结果表明改进算法获得了较好的Pareto最优解,通过典型交叉口仿真验证,相对于NSGA-Ⅱ算法,NSGA-Ⅱ-DE方法设计配时方案平均车辆延误优化提升13.42%,排队长度优化提升16.73%,平均停车次数优化提升15.50%,能够实现城市交叉口的最优化控制。

交叉口同向可变车道动态控制与信号配时优化研究

为提高设置可变车道交叉口的通行效率,提出一种基于进口道同向可变车道动态控制的交叉口信号配时优化方法。首先,根据交叉口车辆到达–离去曲线法,对车流欠饱和及饱和两种状态下可变车道的动态控制阈值进行了研究;然后,以提前启亮时间、有效绿灯时间、信号周期和相位最小绿灯为约束条件,以交叉口车均延误时间最小为目标控制,通过MATLAB编制程序,构建了设置可变车道交叉口的信号配时动态优化模型;最后,通过实例采用VISSIM软件进行仿真验证和效果评价。

基于交通流饱和度趋向的交叉口信号配时快速优化算法

针对既有研究中均衡性和利用率考虑不足以及算法求解时间较长的问题,提出了以趋向目标饱和度为导向的信号配时快速优化算法。将交叉口的交通流划分为关键和非关键交通流组依次优化,选取既有论文中的案例,利用VISSIM仿真进行控制效果评估。结果表明:本文算法相比Webster模型和对比文献模型,平均延误分别降低49.52%、20.78%,平均停车次数分别降低46.41%、14.87%,控制效果优化明显,且求解过程迅速。随着社会经济的发展,不断增加的居民通行需求和城市道路的有限供给之间的矛盾日渐突出。

基于相位相序的交叉口信号配时优化研究

交叉口是城市交通网络的瓶颈地带,交叉口信号配时优化是提高交叉口通行能力,改善道路运行状况的重要方法。分析相位相序对信号配时的影响和非对称相位的适用条件,针对部分交叉口非对称交通流的特征,改变通常情况下使用的对称相位设置方法,设置非对称相位,通过对进口车道渠化、相位相序的优化来提高绿灯时间的使用效率,提高交叉口的服务水平。使用SYNCHRO软件对交叉口对称相位配时方案和优化方案进行仿真,结果表明,非对称相位对减少非对称交通流的交叉口的延误和提高服务水平有着显著效果。

改进ARRB模型下的平面交叉口信号配时优化

道路交叉口的通行能力是道路服务水平的重要组成部分,交叉口信号配时的优化是改善通行能力、提高车辆运行效率的重要手段。以某道路交叉口为例,进行实地调查并收集相应数据,运用Vissim软件对其进行模拟仿真,并输出最大排队长度、停车延误和人均延误等参数。根据相关标准对该道路交叉口运行状况进行评价,通过ARRB信号周期模型对该道路交叉口的绿灯时长进行优化,运用Vissim软件进行模拟并输出相关参数,与优化前各参数进行对比。结果表明:在优化后的信号配时方案下,平均最大排队长度下降29.83%,平均停车延误下降40.17%,平均人均延误下降34.49%,该道路交叉口的通行效率显著提升。

基于UWB在公交车信号配时上可行性研究

随着智能交通系统的快速发展,UWB(超宽带)技术由于其高精度定位的优势,开始被应用于公交车信号配时中,以提高公交系统的效率和响应速度。本文主要探讨了UWB技术在公交车信号配时上的应用,分析了当前技术的实施现状、面临的核心技术问题以及可能的解决策略。通过对国内外的案例分析,本文详细论述了UWB技术的技术挑战、系统集成的兼容性问题以及成本效益分析。此外,还提出了针对精确度和干扰问题的高级信号处理技术,以及硬件与软件集成的优化策略,旨在推动UWB技术在公交车信号系统中的广泛应用。

城市轨道交通信号配时自动控制方法分析

阐述城市轨道交通信号配时自动控制设计方案,包括设计交通信号配时参数、交通信号配时自动控制算法。实验分析表明,车辆平均延误时间显著减少,能够在较短时间内完成信号配时控制。

基于遗传算法的交叉口信号配时优化研究

随着城市化进程的不断推进,汽车保有量逐年提高,交通拥堵问题愈发严重,改善交叉口通行效率成为当务之急。以交叉口平均延误最短、平均停车次数最少、通行能力最大为优化目标,以各相位有效绿灯时间和信号周期时长为约束,构建平面交叉口信号配时多目标优化非线性函数模型,并进行归一化。选取淮南市某一典型交叉口为研究对象,实地统计交叉口交通数据,借助MATLAB仿真平台对模型进行遗传算法优化,同时利用Webster信号配时优化。研究表明,遗传算法优化后的交叉口信号周期从140s变为107s,减少了23.57%,平均延误时间从52.48s变为42.0371s,减少了19.89%,车辆平均停车次数从0.862次/辆变为0.7844次/辆,减少了9.1%,通行能力从4398.3pcu/h提高至4832.2pcu/h,提高了9.86%,能够有效减少停车延误及停车次数,缩短信号周期,优于已有控制方案和传统Webster配时,城市交叉口的交通拥堵问题能够被缓解。

基于SUMO仿真的交叉口信号配时优化研究

随着我国城市化的快速发展,城市交通负担也急剧增长,如何提高交通信号配时方案与交通需求的匹配度是智慧城市亟待解决的热点问题之一。为了缓解交通延误、提高道路通行效率,降低排放污染问题。以淮南市洞山东路与淮河大道北段交叉口为例,利用Webster算法优化信号配时,用微观交通仿真软件SUMO对该交叉口建立微观道路交通流模型并进行仿真优化,并对优化前后的仿真结果对比分析。结果表明,优化后交叉口的信号总周期缩短了25%,平均延误、平均等待时间、平均速度和CO总排放等指标明显降低,能够有效地缓解交叉口拥堵,减少了交叉口尾气排放。

基于最小油耗的货车车速与信号配时协同优化模型

为解决货车受信号灯影响频繁停和启而造成油耗过高的问题,本文建立货车车速与信号配时协同优化的整数非线性规划模型。模型的目标函数是基于弗吉尼亚理工大学综合油耗模型的货车行程油耗,包括路段行驶油耗、交叉口停车油耗以及速度恢复油耗。将路段划分为加速区、匀速区和减速区;考虑货车多档渐变的加速过程,货车每个挡位设定加速度以及换挡时间的上下限;采用交通波理论分析下游路口的排队消散过程,建立货车的时空轨迹约束。优化变量包括货车各挡位加速度、加速时间、匀速区速度、匀速行驶时间、减速度、减速时间、交叉口绿灯延长时间和红灯早断时间。以均匀间隔生成的10种货车到达情形为例进行分析,结果表明:与无车速引导相比,本模型行程油耗最高减少29.9%,最低减少3.9%,平均减少13.7%;货车停车次数减少5次(降低71.4%),总停车时间减少174 s(降低89.2%)。模型有效减少了货车通过交叉口的燃油消耗和停车次数。

逆向可变车道开口位置动态调整及信号配时优化方法研究

文中提出一种逆向可变车道开口位置动态调整策略及信号配时优化方法.以武汉市古田四路长丰大道交叉口为研究对象,利用短时交通流预测获取调整间隔内进口道左转直行交通需求数据,依据交叉口流向饱和度、开口控制效益与交通需求稳定性指标对动态调整进行严格判定,并提出相应的信号配时优化方案,借助Matlab、VISSIM等软件对优化方法进行验证.结果表明:在低峰期、平峰期以及高峰期等不同时段下,本文提出的开口位置动态调整优化方法的车均延误与固定开口的逆向可变车道动态信号控制模式相比分别减少了3.6%、4.3%和6.4%,相比定时信号控制模式则分别减少了8.4%、16.3%和18.1%.由仿真可知:随着流量的增大,文中提出的方法效果越佳,交叉口的整体运行效率改善程度越大.