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.

基于模拟退火改进人工鱼群算法的交通信号配时优化

针对传统的信号配时算法无法适用于过饱和流量的交叉口的限制,结合模拟退火算法初值鲁棒性和局部收敛精度高的特点改进人工鱼群算法以提升其全局搜索能力,然后综合考虑周期时长、绿灯时间和饱和度等作为约束条件,以交叉口车均延误最小为目标函数构建信号配时优化模型,分别利用单一智能算法(模拟退火算法,人工鱼群算法)及其组合改进算法(模拟退火改进人工鱼群算法)对模型进行求解,并对现状方案和3种智能算法求解方案情况下的交叉口整体车均延误进行对比。结果表明,模拟退火改进人工鱼群算法的效果明显优于现状和单一算法,在迭代的初期便能非常接近最优解和稳定下降趋势,表现出快速寻优能力,验证了模拟退火改进人工鱼群算法的可行性与适用性。

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.

利用AnyLogic和VISSIM混合仿真的交叉口信号配时优化

为缓解现有道路交叉口配时方案所引发的交通拥堵,提高交叉口通行效率,以启东市人民医院周边的交叉口交通流量为基础数据,探究该交叉口的最佳信号配时方案。首先利用AnyLogic软件构建道路仿真模型并对原有信号配时进行仿真优化;然后运用遗传算法以及交通流量在交叉口占比来确定最优仿真参数,再用AnyLogic优化得出最佳交叉口信号配时方案;最后使用VISSIM仿真软件对交叉口信号配时优化前后方案进行指标评价分析。通过混合仿真结果表明:交叉口采用AnyLogic优化后的信号配时方案,平均排队长度减少33.75%、平均车辆延误减少21.10%、平均停车延误减少25.38%,交叉口的整体通行效率得到提高,交叉口拥堵得到缓解。

单交叉口信号配时优化方法效果对比研究

单个交叉口信控是干线和区域协调控制的基础,探索单个交叉口信号配时优化的最优方法,对构建干线和区域协调控制具有重要意义.研究选取并对比了Webster方法、ARRB方法、HCM2000方法、延误-通行能力联合双目标方法、基于模糊算法的配时方法、以及基于遗传算法的配时方法等6种交叉口信号配时经典方法,以实际交叉口为案例,运用VISSIM仿真软件定量化评价了不同配时优化方法在非饱和、饱和、过饱和状态下的信号配时优化效果.研究表明,在非饱和状态下,HCM2000方法最优;饱和及过饱和状态下,遗传算法(GA)方法最优.

冰雪条件下面向网联混行交通流的交叉口配时优化

在网联与非网联车混行交通流条件下,针对冰雪条件下信号交叉口通行能力下降的问题,从冰雪条件对交通参数的影响和网联人工驾驶车辆实时传输交通信息的特性入手,分析不同冰雪条件下交通流的变化,通过研究网联自动驾驶汽车与人工驾驶汽车驾驶特性区别,以及冰雪条件对人车和道路的影响,推断头车启动时间、期望车头时距、平均行驶速度等交通参数,采用停车线延误计算方法对其进行修正。再得到修正后的停车线延误模型,以最短延误为目标计算最佳周期,利用MATLAB对其求解,依据网联车实时传输的交通信息调整信号配时方案,通过VISSIM软件进行仿真。最后得到的配时方案和原方案相比,延误时间缩短了16.6%,行程时间减少14.63%,平均停车次数也明显减少,模型配时方案更符合当前道路状况,对提高信号交叉口车流速度,减少交叉口冲突有显著的效果,适用于冰雪条件下的信号交叉口信号配时。

考虑交通公平的主辅交叉路口半固定相位信号配时优化

城市化进程中大中型城市交通问题愈发严重,车辆数目急速增长,而交通信号灯控制系统相对滞后。本文通过对交通信号灯的开放时间与顺序进行优化,采取一种基于主辅道路而建立的半固定相位配时优化方法,改变固定配时弊端的同时考虑道路的交通公平性,以实现信号配时智能控制。假设车辆到达服从泊松分布,通过数值仿真分析将该方法与传统方法在三种交通情景状况下进行模拟分析。结果证明相较于传统固定模式信号灯配时方案,该方法单位时间内车辆通过率提升9.6580%,11.4460%和1.6647%,能够在提高车辆通行公平性的同时,提高道路交通顺畅程度。

改进人工鱼群算法的多目标信号配时优化研究

由于信号配时方案影响交叉口的通行效率,为改善交叉口的运行现状,构建了以车辆延误、停车次数和延误不均衡度为优化目标的交叉口信号配时优化模型,并以改进人工鱼群算法进行求解。在改进算法中引入衰减函数,获得可变步长和可变视野;在人工鱼移动策略中结合遗传算法的交叉、变异操作,利用云模型生成新的交叉变异概率优化交叉与变异操作。选取重庆市某交叉口作为案例,利用VISSIM软件进行实验仿真,对比分析现状配时方案和优化后的方案对交叉口运行效率的影响。结果表明,应用本文中方法可以使车辆延误、停车次数、排队长度均得到降低,可以有效提升道路交叉口的通行效率。

城市单点交叉口信号配时优化

为了缓解城市交通拥挤,分析了城市单点交叉口交通流特性与通行能力,建立以平均延误时间最短、平均停车次数最少为目标,以相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的城市单点交叉口信号配时优化非线性函数模型,用遗传算法及遗传模拟退火算法对其进行求解。求解结果表明,遗传算法及遗传模拟退火算法均可将平均延误由现状的40.394 s优化至10-3s,减少了平均停车次数,获得较为理想的效益值,将各交叉口服务水平由C级提升到A级。

综合环境因素及延误的信号配时优化仿真研究

提出了综合考虑环境因素及延误的交叉口信号配时优化方法;选择遗传算法作为优化工具,建立了以减少机动车尾气排放及交叉口平均延误为总目标,以信号周期时长和各相位有效绿灯时间为优化参数的信号配时优化模型,并利用微观仿真模型VISSIM及MATALAB、Visual Basic 6.0编程语言,开发了相应的算法程序;最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了方法的合理性和可行性。

基于动态权重的公交优先信号配时优化策略

信号控制交叉口的信号配时应考虑提高以人为单位的通行能力,减少人均通行延误.车辆停车率和通行延误是周期时长的主要关联因子,而减少车辆停车率和通行延误是对信号交叉口配时设计进行改善的直接目的.以车辆通行延误和停车率最小为目标,引入动态公交优先权重建立多目标规划配时模型,通过基于公交优先的相位设计对传统的信号配时方案进行改善,以有效实施公交优先策略.最后以真实交叉口为仿真原型,通过仿真算例验证最佳周期时长配时模型和改进的信号配时方案的适用性和有效性.结果表明,基于动态权重的公交优先信号配时优化策略,对降低乘客和车辆通行延误,以及停车率均起到了很好的预期效果.

基于信号配时优化的路网运行效益仿真评价

结合Synchro和Q-paramics实现了区域路网的多个信号控制交叉口配时协调优化及运行效益评价。选择长春市典型交通拥堵区域作为研究对象,分析现有的信号配时存在的问题;采用Synchro信号配时优化软件建立仿真路网,并对区域内主要信号交叉口的配时情况进行协调优化;选择描述交叉口机动车运行状态变化的控制延误、停车次数、95%排队长度三个参数评价了15个信号交叉口入口配时优化后的交通运行状态变化,并结合Q-paramics交通仿真软件对比信号配时优化前后的区域总体交通运行情况;结果表明信号配时优化可以改善主要交叉口入口的运行状况,并提高区域路网机动车14%以上的运行速度,并可以降低25%以上的延误时间。研究证明在协调区域交叉口信号配时状况的基础上对其整体优化,可以在不改变现有交通基础设施的基础上提高区域交通流的运行效率。

基于Synchro的单点交叉口信号配时优化研究

首先系统地介绍了信号配时模型的现有研究成果,然后分析了Synchro仿真系统中信号配时优化模型、用于延误计算的百分比延误方法(PDM)模型、排队长度计算模型、停车次数计算模型、通行能力计算模型和服务水平等模型。以广州市天河北路与天河东路交叉口为例,使用延误、停车次数、排队长度组合成的综合性能指标对交叉口的当前信号相位、相序进行了全面的优化研究。应用Synchro系统优化后,最大车流量和通过能力比由1.24减小到1.02,平均控制延误由85.8 s减少到60.3 s,服务水平由F级提高到E级。试验结果表明应用Synchro系统可有效提高路口的控制效果。

基于混沌遗传算法的区域交通计算机控制配时优化

充分发挥混沌理论和遗传算法各自的优势,开发了混沌遗传算法,混沌遗传算法能有效地改进遗传算法的收敛速度慢、早熟收敛和有可能陷入局部最优点的缺陷。分析了城市交通这个复杂大系统的混沌性,并将混沌遗传算法成功应用于城市区域交通计算机控制信号配时优化。采用TSIS5.1进行了仿真,仿真结果表明:混沌遗传算法比遗传算法的收敛速度大大加快,且车辆平均延误和平均停车率都比遗传算法和固定周期法有明显的降低。

基于多种群蚁群算法的交叉路口信号配时优化

针对交叉路口信号控制面临的多目标优化问题,建立以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标的交叉路口信号配时模型,提出一种基于多种群的改进蚁群算法,对信号配时方案进行优化。改进的算法以交叉路口的平峰状态和高峰状态进行仿真。实验结果表明利用该算法对模型求解的结果优于传统方法,能降低交叉口的总延误时间和停车次数,提高了通行能力。且该算法稳定性好,求解速度快。

单点交叉口信号配时优化与碳排放的案例

阐释城市道路单点信号控制交叉口存在的问题及其改善措施.选取福州市马尾区罗星西路与青州路十字信号控制交叉口,调查分析该交叉口原配时方案,发现该交叉口存在早、晚高峰现象,且信号配时不优.运用Synchro软件进行交通配时优化,得出信号配时方案,再运用Vissim软件进行仿真,优化后该交叉口各个进口道的平均排队长度和延误时间均降低.将信号管制下交叉口范围内的碳排放作为评价指标进行分析,该交叉口信号配时优化后早、晚高峰碳排放量分别降低21.47%和18.06%.

考虑行人过街的两相位交叉口配时优化

分析了信号交叉口的机动车和行人的运行特性,考虑了行人过街与机动车运行的相互影响,为满足行人的安全过街,在两相位交叉口信号配时中加入行人行走的迟起、早断时间.考虑行人过街的需求,在信号配时中将行人过街的最大延误时间以及行人过街的总延误纳入到交叉口信号配时优化模型中,提出以周期、停车率、饱和度、排队长度、行人最大允许延误时间、机动车最大允许延误时间作为约束条件,以机动车和行人的总延误最小为优化目标,建立交叉口信号配时的优化模型,给出求解方法,为信号交叉口的优化配时提出新的思路.

基于自适应遗传算法的交通信号配时优化

研究城市交通信号设置问题中对单交叉口多相位交通流建立了动态信号配时模型,以交叉口车辆平均延误最小为控制目标,以相位绿灯时间和周期时长为控制变量,并运用自适应遗传算法对控制变量进行优化。根据实时交通流数据,通过MATLAB平台进行仿真。结果表明,自适应遗传算法能够有效降低车辆平均延误,在优化过程中比简单遗传算法具有更好的搜索能力和解质量,其良好的优化性能有助于优良配时方案的产生,同时也提高了交通分配模型的实用价值。

基于Synchro与VISSIM混合仿真的单点交叉口信号配时优化方法研究

交通仿真是设计、分析和评价交通方案的重要技术方法。重点介绍微观交通仿真软件中的Synchro与VISSIM软件。选取上海市某单点交叉口,针对无法利用VISSIM软件对原有交叉口交通信号配时方案进行优化的缺点,先利用Synchro中的信号配时优化功能对交叉口信号配时进行优化,然后再对交叉口进行交通仿真评价。仿真结果表明,利用Synchro对交叉口信号配时进行优化后,交叉口运行效率好于未进行信号配时优化时的运行效率,此方法具有较好的工程实用性与推广意义。

基于车辆排放的交叉口信号配时优化控制

从减少城市交叉口车辆排放的角度出发,根据行驶方向与行驶工况变化对车辆尾气排放的影响,建立了车辆在直行和左转过程中完全停车、不完全停车以及不停车3种状态下的机动车综合排放模型,并将其与延误相结合,提出以车辆延误与排放的综合指标为优化目标,基于等饱和度优化分解算法对信号周期进行求解的优化控制模型。使用VISSIM微观交通仿真软件分别对原有配时、Webster优化配时和文中提出的综合指标优化配时进行了仿真实验和对比分析。结果表明,采用文中算法优化的配时在交叉口总延误时间、总排放量和综合指标PI方面都明显减少,优化效果显著。