交叉口应急车辆信号优先控制的两阶段模型

根据应急车辆行驶特性,建立信号优先转换与优化的两阶段模型.分析了车辆检测器和应急车辆检测器的设置方法,建立了以应急车辆安全无延误通过交叉口为目标的第一阶段模型,和以社会车辆排队最小为目标的第二阶段模型.通过VISSIM仿真,验证了该模型能确保应急车辆在高峰和平峰两种情况下安全无延误地通过交叉口,同时降低其它车辆在交叉口的延误.     

双交叉口两级模糊协调控制算法的研究

基于城市交通智能控制研究课题的需要,提出了一种双交叉口的分级模糊协调控制算法和应用混沌优化自动调整隶属度函数的思想,依此设计了双交叉口的两级模糊协调控制器;应用MATLAB编写了仿真程序,对主次干道车流量相差悬殊和相近两种情况进行了实例仿真,并与传统控制算法进行了比较.仿真结果表明,分级模糊协调控制方法可以有效减少有主次干道之分的交叉口车辆的平均延误,对交通流量均衡的交叉口的控制效果,也比传统算法有显著提高.     

基于神经网络实现的交叉口多相位模糊逻辑控制

针对城市交叉口交通流的分布特点,给出了一种自适应交叉口多相位控制算法,考虑相邻车道上的车辆排队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制.仿真结果表明,文章所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,为实现交通系统智能控制提供了一条新途径.     

不同控制方法下交叉口通行能力的微观仿真剖析

提出一种信号交叉口模糊控制模型,并以传统的定时控制和感应式控制为比较对象,采用仿真技术,从各车道的排队长度、平均滞留时间、通行次数、通行时间和车辆通过率等微观角度分析了交通流的变化与控制方法的内在联系,从交叉口的平均延误、通行时间的均匀性和通过车辆数等宏观角度对比了三种控制方法下的交通效率和公平.微观过程的仿真剖析为交通控制研究提供了新思路,宏观结果则表明模糊控制下的交通更加高效与公平.     

交叉口交通信号灯的模糊控制及优化研究

针对城市单交叉口的交通信号控制问题,提出一种交通灯信号的模糊控制方法。该方法基于四相位定相序对单交叉口交通灯进行控制,模糊控制系统输入为车辆排队数和车辆到达率,输出为当前绿灯相位的绿灯延长时间。利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化模糊控制系统的模糊规则和隶属度函数,提升模糊控制系统性能。利用Sumo(Simulation of Urban Mobility)仿真软件,实现了该模糊控制方法。将Sumo自带的控制方法、模糊控制方法、以及基于GA的模糊控制方法进行仿真对比。结果表明,基于GA的模糊控制方法能有效减少车辆的平均延误时间,提高了交叉口的通行能力。     

用于估计信号交叉口行人延误的微观仿真系统

针对发展中城市中由定周期两相位交通灯控制的交叉口，建立了用于估计行人延误的微观仿真系统。信号灯周期被划分为一系列分相位，每个分相位持续1s。仿真系统包括车辆发生器、行人发生器、行人模型、统计模块等。其中，车辆发生器用于估算各分相位穿越人行横道的车流率，进而产生车辆序列；行人发生器用于产生到达人行横道的行人序列；行人模型包含若干行人行为规则；统计模块用于统计各分相位到达行人的平均延误，以及总的行人平均延误。最后，微观仿真系统用采集自西安市一个信号交叉口的数据进行了验证，结果表明它能比较准确地估计行人延误。     

分层控制算法在过饱和交通干线控制中的应用

提出一种启发式分层控制算法框架来解决过饱和城市交通干线的控制问题.整个控制器由控制层和协调层组成,在控制层,引入主线延误和次线延误的概念,将控制问题描述为一个冲突的多目标控制问题,提出一种新的基于IPNSGA-Ⅱ遗传算法的多目标相容控制策略来产生相邻交叉口的信号配时方案;在协调层,首先确定需要进行协调的交叉口群,然后以主线延误和次线延误为目标,采用IPNSGA-Ⅱ遗传算法进行优化,实现交叉口之间的协调.提出的相容控制策略具有鲁棒性、实时性、动态性的特点,能够实现干线交叉口的实时控制.将该分层算法应用于一个七个交叉口组成的城市交通干线的交通流仿真系统进行测试,仿真结果表明,本文方法比单点控制策略能够更有效的缓解网络中的过饱和状态,减小延误.     

城市交通干线递阶模糊控制及其神经网络实现

利用大系统的分解-协调思想、模糊理论和神经网络技术来进行城市交通干线的实时协调控制.把交通干线作为一个大系统,子系统为干线上的各个交叉口,在此基础上,设计了一种城市交通干线的两级模糊协调控制算法并用BP神经网络实现.控制级在线调整各子系统的信号周期和绿信比;而协调级则根据测得的交通信息协调相邻子系统间的车辆数.控制目标是使干线交通畅通并使平均车辆延误时间尽可能小.最后进行了仿真研究,结果表明,该方法比车辆全感应式控制能有效地减小平均车辆延误.     

考虑黄灯驾驶行为的城市交叉口微观仿真

根据新交规施行后驾驶人黄灯驾驶行为的变化,建立同时考虑交规、交通灯信号和前车影响的车辆跟驰模型,利用Multi-agent技术构建城市交叉口微观仿真模型并在其中嵌入CFTL模型,通过仿真对比分析新老交规及不同黄灯间隔下交叉口通行能力、车辆平均时速、延误时间、车辆违反交通灯和交叉口交通事故次数的变化.结果表明:CFTL模型较好地刻画了车辆遇交通灯的跟驰行为,突出了黄灯对驾驶行为的影响;无论新老交规下,闯红灯车辆随黄灯间隔增加而显著下降;与老交规相比,新交规在保持交叉口通行能力的同时明显抑制了闯红灯车辆数;停止线以外追尾事故次数在新老交规下差异不明显,并且追尾事故次数随流量增大呈U型变化.     

城市交通仿真中的延误计算模型对比分析

论述了三种城市交通仿真(HCM2000、CORSIM软件、VISSIM软件)中的延误计算模型,在不同的交通流状态下,应用此三种延误计算模型进行了单点固定控制交叉口控制周期延误的仿真计算,并采用典型的美国城市交叉口实例进行了对比分析,得出以下结论:在交叉口接近饱和状态的情况下,HCM2000的延误计算模型得到的周期延误最小,在过饱和的情况下,HCM2000计算得到的周期延误最大.     

单路口多相位交通信号模糊控制系统的设计

模糊控制不需建立被控对象的精确数学模型，特别适用于具有较大随机性的城市交通控制。此文同时考虑多相位和倒计时问题，讨论用模糊控制方法对单路口多相位的交通信号进行控制，提出以当前相，后继相的车辆等待长度决定相位信号配时，文中重点讨论该二维模糊控制器的设计，并给出该模型控制系统的总体设计方案，利用Mcs96提供的Watch Dog，结合软件设计保证系统的稳定性，提高系统的抗干扰能力，由于每一相位的配时是根据路口实时数据经模糊推理一次确定，该系统可用于安装倒计时器的路口，具有良好的实用性。     

一种交叉路口信号优化控制模型的研究与仿真

交通信号优化是智能交通控制中的难点。对单交叉路口信号控制提出了一种优化控制模型,该模型先以三层BP人工神经网络对交叉路口的车辆到达进行预测,并根据交通流饱和度理论,用模糊控制器对路口各方向的绿灯时间进行调整。仿真研究表明提出的控制模型可以提高交叉路口通行能力,减少车辆延误,达到交通信号优化的目的,同时比传统方法能更好地适应变交通流的情形。如果做进一步的研究可将该控制方法应用于多路口的区域交通控制,有较强的实用性和推广价值。     

FL-FN-MOGA Based Traffic Signal Control

In this paper, a traffic signal control method based on fuzzy logic (FL), fuzzy-neuro (FN) and multi-objective genetic algorithms (MOGA) for an isolated four-approach intersection with through and left-turning movements is presented. This method has an adaptive signal timing ability, and can make adjustments to signal timing in response to observed changes.The "urgency degree" term, which can describe the different user's demand for green time is used in decision-making by which strategy of signal timing can be determined. Using a fuzzy logic controller, we can determine     

基于Q学习的城市交通信号灯混杂控制

给出了一种单交叉口混杂交通控制器和仿真结果。首先,采用Q学习和BP神经元网络根据环境的变化决定最优的相位切换时间,然后增加一个模糊控制器决定最需要切换的相位,即决定相位次序。该方法在PARAMICS交通仿真软件中进行仿真,和定控制以及定相序控制相比,该方法具有明显的优势。     

单路口信号灯模糊-遗传算法优化配时研究

介绍了一种单路口信号灯模糊-遗传算法优化配时方法,把路口一个周期内车辆平均延误作为目标函数,用线性预估方法,根据上一周期和本周期的车流量预估下一个周期的车流量,把预估车流量和前两个周期的车流变化作为输入量,用模糊控制器推算出下一个周期的时间长度,然后用遗传算法优化目标函数,从而得到最优配时方案。计算机仿真结果表明,模糊-遗传算法优化性能良好。     

防止短连线交叉口溢流的单点信号配时优化

从我国城市交叉口的交通特征出发,在考虑排队长度和行人过街约束条件下构造了多目标规划函数：优化目标是使车辆平均延误和各相位关键车道组饱和度方差最小,约束条件是排队长度不超过车道预设长度,并且行人过街相位足够长. 对于多目标规划,采用功效系数法建立目标评价函数. 通过天河北与天寿路交叉口实例应用遗传算法求解验证模型,结论表明：该模型能够有效地防止短连线交叉口溢流现象的发生.