路网闭合环路交通协调控制方法研究

通过对城市路网闭合环路特性进行研究,运用交通信号协调控制理论,设计了一种符合我国城市路网结构特点的闭合环路交通协调控制方法.该方法采用三层递阶分布式结构,以路网中的闭合环路作为控制子区,应用信号参数优化模型分阶段优化信号周期、相位差和绿信比,形成预选方案,并通过设定的面控率进行判断、选择,最终确定交通协调控制方案.通过实例验算表明本文设计的协调控制方法能有效的减少区域路网交通车辆总延误、减少停车次数,起到缓解交通拥堵、提高道路利用率的作用.

城市道路网络交通信号协调控制的优化

改进前人提出的城市道路网络交通信号协调控制的优化数学模型 ,这个模型是以交通均衡分配模型为基础的双层数学规划模型 ;探讨了这个模型的求解方法 ,并给出了实际算例 .该方法的应用将降低城市道路网络的交通协调控制对检测器等硬件设备的依赖程度 .

有轨电车干线交通信号协调控制方法

一、有轨电车交通运行组织的特点1.轨道敷设的特点目前,有轨电车轨道敷设常见的方式,包括路中式、单侧、两侧。这三种方式有各自的使用条件和适用性,其中路中式的敷设干扰较小,效率较高,易于交通组织和控制,乘客的上下车集散两侧是对称的;单侧的优势是便于一侧乘客的疏散,另外一侧比较复杂.

一种应用于交通信号协调控制的EOS理念

结合技术与管理思路,为提升交通信号协调控制应用效果,提出兼顾效率、秩序、安全3因素的EOS理念。文中以桐乡二横五纵主干路网为例,调查分析交通信号协调控制的应用效果并总结影响效果的干扰因素,基于EOS理念建立关联模型分析信号协调控制下的机动车"抢绿灯"行为和"礼让行人"规则,并探讨了E,O,S三者之间的关联性,给出信号协调控制下的可合理平衡三者利益的解决方案,并运用层次分析法建立评价体系。

城市路网交通流协调控制技术研究

随着城市现代化水平的不断提高,城市车流量不断增加,交通拥堵问题严重困扰着广大市民,因此城市路网交通流协调控制技术已经成为目前研究和论证的重要课题。目前,大数据技术、云计算技术、数据挖掘技术等现代科技高速发展,各种新的模型与协调控制算法也逐步推出,进一步推动了我国城市路网交通流协调控制技术的发展,并且有些新技术在实际应用中表现出较好的应用效果。本文主要针对城市路网交通流协调控制技术及其应用展开深入探讨,以推进我国城市交通事业持续、健康和高质量发展。

设置排阵式预信号的干线交通信号协调控制优化

为提升干线道路整体的车流运行效率,建立了一种优化设置排阵式预信号的干线交通信号协调控制系统配时方案的双层模型,并提出对应求解算法;双层模型的上层模型为主信号间相位差优化模型,采用遍历搜索算法优化主信号各交叉口间的相位差;下层模型是以通过车辆数、车均延误为优化目标的多目标优化模型,建立了多目标花朵授粉算法(FPA)对其求解;双层模型中的交通参数通过冲击波建模进行关联,通过上下层模型的迭代求得参数的最优解;以设置排阵式预信号后3个连续交叉口为研究对象,应用提出模型优化高、低2种交通需求下的干线道路交通信号协调配时方案,通过SUMO软件测试所选方案的有效性。研究结果表明:该双层模型能够优化设置排阵式预信号的干线交通信号协调配时方案,与传统干线信号协调控制方案相比,提出方法的配时方案在高、低交通需求下系统通过车辆数可分别增加16%~35%与8%~17%,延误分别降低7%~17%与2%~16%;相较于粒子群优化(PSO)算法与二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),FPA达到指定精度要求的迭代次数分别减少13和24次。通过仿真结果可知,所提出模型可进一步提升高需求状况下道路的运行效率。

珠海市梅华西路信号协调控制研究

通过对珠海市梅华西路4个连续交叉口交通流现状的调查与分析,采用韦伯斯特配时方法计算各交叉口最佳配时方案,结合道路交通运行状况,分别运用图解法和数解法计算时差方案,以此为基础设计信号协调控制方案.最后建立评价指标和微观交通仿真模型,通过Paramics微观交通仿真软件对信号协调控制设计方案进行模拟仿真,结论表明本优化方案能明显提高整条路的通行能力.

基于5G+智慧灯杆的区域交通协调优化控制系统功能分析与研究

随着国内城市化的稳步推进,智慧交通建设的理念逐渐得到了广泛的关注。在智慧交通的建设中,车载传感器因其载体局限性,对于规避道路拥堵、优化行车路线上无法起到关键性作用。车路协同的模式越来越受到科研人员的关注。智慧灯杆,因其可拓展性成了智慧交通建设中最佳的感知载体。杆件上可安装监控设施、广播、大屏幕,以及各类传感器、检测器等等一系列的感知设备。依托5G技术,相关交通管理部门可以更及时地掌控实时的交通运行情况。通过对交通流预测模型及区域交通协调优化模型的建立,提前预测中短期内道路交通流的运行情况,依托5G+智慧灯杆编织起的城市感知网络及定向广播系统,对沿途车主定向定量地决策最优的行车导航方案,对城市道路交通进行高效、有效的管理。现以上海5G+智慧灯杆的工程实例为依托展开基于交通流预测模型而开发的区域交通协调优化控制系统功能分析与研究。

交通控制子区动态划分方法

在分析交通流特性的基础上,提出了周期子区、相位差/绿信比子区的概念。与此概念相对应,详细介绍了一种控制子区动态划分的方法。运用V issim软件进行了仿真。结果表明:与传统控制子区划分方法相比,运用该方法可进一步提高道路交通流的运行效率。

基于模糊Q学习的分布式自适应交通信号控制

针对当前城市区域交通状况复杂,难以用传统数学模型对其进行精确描述的特点,提出了一种基于模糊Q学习的分布式交通协调控制模型。该模型将每一个路口的交通控制系统看作一个独立的路口Agent,每一个路口Agent根据预测的当前相位和下一相位的交通流信息以及下游路段的交通流信息采用模糊Q学习算法决策出当前相位的绿灯时间,最后利用VISSIM4.2交通仿真平台进行了简单网络仿真实验,验证了该算法的可行性。仿真结果表明,该模型运用于交通控制中相比于定时控制能有效提高路网控制效率。

城市交通干线的Q-学习控制算法

针对城市交通干线协调控制的要求,提出了利用Q-学习控制算法和模糊算法的分层递阶控制的方法.采用两层结构,第1层为控制层,针对单个路口,对下一个时间段内路口各个方向的相位饱和度进行预测,并在此基础上计算出下一个时间段内各个路口的周期、各个方向上的绿信比;第2层是协调层,采用Q-学习控制算法对干线各个路口间的相位差进行调整.采用TSIS交通分析软件对由5个路口组成的交通干线进行仿真,Q-学习控制算法与定时控制和遗传算法进行比较,结果表明:Q-学习控制算法具有明显的优越性.

基于C-FQL算法的城市干线交通信号控制

针对城市干线交通协调控制难于建立准确数学模型的问题,提出了混沌模糊Q学习(C-FQL)方法,即在模糊Q学习过程中添加混沌扰动以改变Agent选择动作的方式,并通过添加遗忘因子以平衡学习过程中扩张与利用之间的关系.城市干线交通协调控制中应用C-FQL方法以优化各交叉路口的周期、相位差和绿信比.借助TSIS交通仿真平台,建立了C-FQL方法在城市干线交通协调控制中的应用仿真,结果表明,C-FQL方法收敛速度快,在城市干线交通协调控制中效果良好.

基于信号灯控制的交叉路口智能网联车辆协同通行方法研究

在我国道路交通中,存在着诸多交通冲突区域,交通冲突区域严重影响了车辆的通行效率、安全性和驾驶体验。在智能网络环境下,基于信号灯控制的交叉路况,提出了一种遗传算法下改进的交通信号优化控制模型,针对交通信号时长进行优化,能够有效降低车辆在交叉路口的停车次数和产生时延,提高车辆协同通行效率,降低交通冲突区域内发生车辆安全事故的频率,具有良好的实践应用意义。

GPS高精度授时在交通干线协调控制系统中的应用

城市交通干线上的交通流量通常具有一定的规律性,因此,在对干线上的路口实施交通信号控制时,可以按时段设置相位差,从而实现绿波控制。为了保持干线上路口间的相位差,要求每个路口信号机具有统一的时钟和统一的信号周期。本文研制出内嵌GPS授时模块的交通信号控制机,并将其用于交通干线协调控制。

约束可松弛的网络绿波模型

为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明:所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。