城市快速路入口匝道控制研究综述

入口匝道控制是城市快速路交通缓堵的重要手段。为全面了解其研究现状及发展趋势,回顾了入口匝道控制自提出以来近60年的发展历程,系统梳理了入口匝道控制逻辑与类别,聚焦入口匝道控制的方法论演进。研究发现:入口匝道控制范围从局部最优向全局最优发展;入口匝道控制对象由宏观交通流控制向微观车辆控制发展;入口匝道控制的建模方法从确定、均质和静态等模型假设向考虑交通流随机性、异质性和动态性方向发展;入口匝道控制的求解方法分为数学推导和搜索算法两类,在收敛性和普适性方面各具优势。最后,分析了入口匝道控制研究现状,并指出了未来4个重要研究方向,包括宏观与微观交通流协同控制、入口匝道控制的抗干扰与自恢复能力提升、大规模快速路网控制的高效可靠求解,以及网联环境下的智能控制技术实现。

高速道路入口匝道控制方法综述

高速道路入口匝道控制,在国外许多大城市已有广泛的应用和研究.其控制方法依据控制范围、复杂程度可归纳为静态控制、单点动态控制、动态协调控制三类.国内在此领域内尚未展开大规模的研究,目前也没有实际应用的案例.本文对几种基本的高速道路入口匝道控制方法及其优缺点进行总结和分析,并对相关研究的发展提出看法.

基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法

建立了高速公路入口匝道控制的数学模型 ,把模糊控制和神经网络算法结合起来实现入口匝道的智能控制。仿真结果表明 ,该算法在各种交通模式下都是有效的 ,能够在维持一个理想主线交通流密度的同时 ,保持入口排队长度尽可能短 ;在抑制交通流密度波动和入口排队长度方面比定时控制和 ALINEA算法更有效。

基于仿真的快速路入口匝道控制实验设计

在剖析快速路入口匝道定时、感应控制方法原理的基础上,结合仿真软件VISSIM,给出了快速路入口匝道定时控制、感应控制的实验方法和实验步骤。结合具体的道路交通数据,给出了实验设计的案例,结合实验结果对两种控制方法的适用性进行了探索性分析。给出了控制实验的应用效果。该实验可以促进学生对理论知识的掌握,提高解决实际问题的能力,提高对复杂的交通实际和交通科技的适应能力。

基于模糊逻辑的高速公路入口匝道控制方法

为提高高速公路入口匝道的控制能力,以达到增进车流平稳性的目的,对传统闭环控制器ALINEA进行了扩展,并结合模糊逻辑理论,给出一种新的入口匝道控制器。该模糊控制器加入了流量变化的因素,以交通流量为控制目标,实际流量与设定期望值的偏差及流量变化量作为输入,根据所设定的模糊规则给出匝道控制率的调节量。最后通过实例对控制器进行了评价。仿真试验表明:该模糊控制器能够快速地将交通流调整到期望状态,可以适应主干道交通流以及匝道需求的大幅变化,有效抑制波动的产生;同传统的ALINEA策略相比,模糊匝道控制器具有更加稳定的控制效果。

受限迭代学习入口匝道控制收敛性分析

在实际的快速路交通流系统中,入口匝道的流量和快速路主路的速度都是受限的,因此在对快速路交通流进行控制时考虑这些限制十分必要.基于迭代学习控制的快速路入口匝道控制是近年来快速路控制领域的一个研究热点,然而,至今为止还没有在输入和状态同时受限情况下的相关收敛性分析.本文首先介绍了快速路交通流模型,并将交通密度控制转化为输出跟踪问题;然后通过严格的数学分析证明了在入口匝道流量受限和主路速度受限的情况下,基于迭代学习控制的入口匝道控制仍然能保证交通流密度收敛于期望密度;最后通过仿真研究验证了该方法在受限情况下能达到很好的控制效果.

基于BP神经网络的入口匝道控制器的设计

入口匝道控制系统是一种复杂的非线性时变系统 ,难于用数学准确建模 ,因此用数学建模的方法实施控制难度较大 .本文中根据入口匝道控制原理分析了交通控制中需检测的交通量参数 ,并据此设计了神经网络控制器 ,并对这一控制器进行了仿真 .仿真结果显示 ,神经网络用在入口匝道控制中可取得良好的效果 .

基于BP神经网络的入口匝道控制算法

针对现有的入口匝道控制方案不能有效缓解高速公路交通拥挤及堵塞问题,提出了一种使用BP神经网络的非线性方法设计感应匝道控制的算法。首先建立了高速公路交通流动态模型,在此基础上,结合BP神经网络设计了非线性反馈匝道控制算法。在MATLAB环境下,比较了无控制、ALINEA控制和BP神经网络控制3种不同控制方法的有效性。结果表明,BP神经网络方法在抑制交通流密度波动方面优于ALINEA控制,且能使高速公路主线交通流密度保持在期望值附近。此外,该算法具有自学习功能,可以在线调节神经网络的连接权值以适应不同的交通流模式。

城市快速路入口匝道控制算法的改进

本文阐述了城市快速路入口匝道控制的机理和作用,对匝道控制方法进行简单分类,分别给出了各种控制方法的模型表达式,并比较分析了不同控制方法的优缺点和给出了各自的适用范围。针对目前城市快速路入口匝道控制中的不足,结合模糊理论控制和支持向量机算法,提出了一种新的城市快速路入口匝道控制策略的标定方法,并给出了基本算法流程,能够满足城市快速路中不断变化的交通状况对控制策略的动态需求。最后,结合广州市某主干道上的实际调查数据,利用本文的控制算法得出了相应的控制方案,并将其用于该主干道的匝道控制中,通过对调查数据的分析表明本文的控制方法能满足动态变化的交通状况,控制效果较好,对城市入口匝道控制的方法研究有一定的参考作用。

高速公路入口匝道控制算法综述

入口匝道控制是缓解高速公路交通拥挤最有效的方法之一。首先阐述了高速公路入口匝道控制的基本原理和作用,依据控制范围将匝道控制分为单点控制与协调控制,依据对实时信息响应的不同将其划分为动态控制和静态控制;然后,对应用上最流行和理论上具有吸引力的几种典型入口匝道比如单点型匝道控制算法、等同型匝道控制算法、竞争型匝道控制算法和一体化型匝道控制算法的原理及其优缺点进行总结、分析和对比;最后在总结现有匝道控制算法的基础上,对未来入口匝道控制的研究方向进行了分析与展望。

城市快速路入口匝道控制仿真分析

以深圳春风路高架快速路为例,对不同交通需求水平情况下定时、Alinea、Flow 3种常用入口匝道控制算法的实施效果进行了仿真分析,并详述了各种算法的参数取值.仿真结果表明,入口匝道控制在交通需求高到一定程度的情况下能有效发挥改善主线交通的作用.Alinea和Flow算法总体优于定时控制,但也显著增加了匝道的延误和排队长度.当交通瓶颈与上游2个入口匝道均密切相关时,Flow算法控制效果优于Alinea算法.最后,对在Alinea,Flow算法中引入匝道排队调节的情况进行了仿真分析,结果表明排队检测器离匝道入口的距离是平衡主线拥挤和匝道排队的关键因素.

基于ANN城市快速路入口匝道控制

根据入口匝道控制系统原理分析了交通控制中需检测的交通参数,运用人工神经网络方法对城市快速路入口匝道的调节率进行控制并进行了仿真。仿真结果表明,神经网络技术在城市快速路入口匝道控制中可得到良好的控制效果。

基于人工神经网络的高速公路入口匝道控制算法

利用BP人工神经网络对高速公路单个入口匝道进行控制。根据具体问题对神经网络控制器的设计进行了讨论,利用BP改进算法对神经网络控制器进行训练。利用M atlab对控制器的控制效果进行了仿真,将仿真结果与车道、需求-容量控制的效果进行了比较,结果表明,该神经网络控制器可以获得优良的控制效果。

基于模糊理论的高速公路入口匝道控制研究

入口匝道控制是缓解高速公路交通拥挤的主要控制方式之一。在分析高速公路交通流运行特性的前提下,选择交通流平均速度、入口匝道排队长度作为模糊控制的输入量,入口匝道调节率作为模糊控制的输出量;然后,借鉴入口匝道控制的原理和模糊控制系统的设计步骤,运用MATLAB仿真软件确定了相应的隶属函数、模糊控制规则、模糊推理以及反模糊化的方法;最后,从交通流平均速度、入口匝道排队长度以及入口匝道调节率这三者之间的输入/输出特性曲面,可以明显地看出该模糊控制系统更符合匝道控制的实际情况,并且在行程时间和总服务流量上均优于定时控制。

高速道路入口匝道控制方法综述

目前高速公路上周期性、非周期性的交通拥挤降低了高速公路的运行效率,增加了能源消耗和环境污染,采用合理的交通控制可有效地改善这一状况。而入口匝道控制是高速公路应用最为广泛的一种控制方法。

快速路入口匝道控制选择标准及基本参数分析

论述了快速路匝道管理与控制的必要性,分析了4种常用的匝道管理策略,重点对入口匝道控制进行剖析,给出了入口匝道控制的分类以及选择标准,并探讨了其中的3个基本设计参数,为我国快速路入口匝道控制的实施提供了参考。

基于ALINEA算法的上海快速路入口匝道控制方法

通过分析上海典型匝道——内环内侧武夷路上匝道,将国外运用较为成功的单点控制方法——ALINEA算法,在附加考虑匝道排队长度限制的基础上,运用于实际的工程实践.经过离线模拟,发现主线速度得以提高,同时匝道流量的脉冲性被一定程度地平滑了.故认为:以ALINEA算法为基础的控制方法,适用于上海快速路入口匝道控制.

城市快速路入口匝道控制算法的PARAMICS仿真研究

基于对城市快速路入口匝道控制问题的分析,用微观交通仿真软件PARAMICS建立入口匝道控制仿真模型,对三种入口匝道控制算法(ALINEA,NEW-CONTROL和MIXED-CONTROL)进行仿真对比研究.结果表明三种算法都能一定程度上改善快速路的交通拥挤.同时给出三种算法的差异性描述,从交通流特征和算法特点分析产生差异的原因.最后指出MIXED-CONTROL在优化主线交通流的同时减少了入口匝道的车辆排队长度,其在高需求时的总体性能优于其它两种算法,是比较适合于实际应用的匝道感应控制算法.

基于PID神经网络的快速路入口匝道控制

鉴于神经网络具有良好的非线性特性、学习能力以及自适应能力,将神经网络控制与快速路入口匝道控制结合起来,提出了一种基于PID神经网络的入口匝道的协调控制方法。仿真结果表明,较之于ALINEA控制,该方法能更好地稳定快速路的主线交通流密度。

城市快速路入口匝道控制方法综述

首先阐述了入口匝道的控制基本理论,再从道路交通条件、理论条件等因素分析影响入口匝道控制的两个关键方面:主线通行能力与匝道排队延误。最后针对定时控制、感应控制方法等实际控制方法进行对比分析,讲述不同感应控制方法的特点,特别是对入口匝道控制方法及影响因素进行评述,并梳理出具有潜在价值的研究方向和问题,并提出快速路匝道与地面协调控制方面研究的展望。