SWARM 算法在高速公路入口匝道控制中的应用

交通运输业是国民经济中具有全局性和先导性的基础产业.高速公路作为现代化交通基础设施,以其通行能力大、行车速度高的显著特点,成为适应现代产业发展需要的骨干运输方式和重要通道.高速公路的交通控制是高速公路完善程度的重要标志,入口匝道控制则是高速公路控制系统的重要内容,本文介绍了高速公路入口匝道控制系统,包括入口匝道控制的基本原理和典型的控制方法, 并给出了高速公路入口匝道控制系统结构图.SWARM算法在高速公路入口匝道控制中的应用,它以高速公路主线交通流为控制对象,以入口流量为系统的输入控制量,通过计算匝道上游交通需求与下游道路容量差额来寻求最佳匝道入口流量控制,从而使高速公路本身交通需求不超过它的容量,使高速公路主线交通流处于最佳状态.     

考虑环境效益的城市快速路匝道协调控制

针对城市机动车尾气污染严重的问题,提出一种考虑环境效益的城市快速路入口匝道协调控制策略.以城市快速路宏观交通流模型为基础,将宏观交通变量转化为微观变量,然后采用微观排放模型计算尾气排放量.在模型预测控制的框架下,综合交通效率和环境效益指标,建立非线性动态优化控制命题,并基于极小值原理进行求解.在多匝道快速路网的仿真结果表明,该策略在兼顾交通通行效率的同时能有效减少机动车尾气CO,HC排放,燃油消耗也显著减少,只有NOx因平均车速的提高略有增加.     

结合部区域入口匝道协调控制模型

针对进出城市的高速公路与关联城市快速路(简称结合部区域)交通拥堵日益恶化的现象,以结合部区域为研究对象,从结合部区域的匝道控制影响因素分析入手,建立了一种适用于结合部区域的单点入口控制模型和多入口匝道协调控制模型,以京津塘高速公路与北京市三环、四环的结合部区域为例,以实地调研及交通流检测数据为基础,通过仿真验证其有效性,为匝道协调控制实际应用提供理论方法.     

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,本文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。     

高速公路入口匝道无模型控制研究

高速公路交通系统是具有非线性、随机性、时变性等特性的复杂系统,用传统的数学模型很难准确地描述,因此依赖数学模型的交通流控制存在很大的局限性.建立了一个包含神经网络的无模型高速公路交通流匝道控制系统,这里以入口匝道的放行率(即控制变量)作为神经网络输出,并给出了神经网络的结构和详细的训练算法,其中训练算法采用了SPSA方法.仿真结果表明,该方法能有效地对高速公路入口匝道实施控制,且比一般的神经网络模型具有更强的在线控制能力.     

城市快速路入口匝道控制系统

入口匝道控制是缓解快速路交通拥挤最为有效的措施之一.首先介绍了入口匝道控制系统的组成和工作原理,在此基础上,对各种入口匝道控制策略进行了比较研究,分析了各自的优缺点以及适用范围.最后,根据快速路构造上的特点,对入口匝道控制的研究方向进行了展望.     

入口匝道衔接区域交通流运行机理解析

由于对交通流运行和演变机理解析不足,从而导致入口匝道管理和控制策略缺乏针对性和实际可操作性,采用波动理论方法建立数学模型,分析不同匝道和主线上游流量条件下,合流区、匝道合流区上游、合流区下游及匝道等处的交通流运行状态和交通流的演变规律,解析入口匝道无控制时拥堵的形成和传播机理,从而为相关管理和控制策略的提出和优化提供理论支持.实例分析表明,衔接区域交通流运行规律与实际交通流运行符合较好.     

基于遗传算法的高速公路网入口匝道优化控制

为了实施高速公路路网交通流的优化控制,采用MATANET模型进行路网交通流建模,应用非线性最优控制方法,构造了路网入口匝道的协调控制模型. 该模型应用全局实时交通数据,以缩短行程时间和减少入口匝道排队长度为控制目标,能够提高交通运行效率和有效处理偶发性拥挤. 针对模型的非线性,应用遗传算法对性能指标进行优化,探究不同性能指标的优化对路网交通运行状况的影响. 以南京市周边高速公路路网作为应用实例,验证了所研究模型与优化方法的可行性.     

基于模糊算法的高速公路匝道控制方法

针对高速公路交通拥挤和堵塞问题，提出用模糊控制的方法，在拥挤和堵塞形成之前控制匝道的入口流量，避免交通拥挤和堵塞的形成。分析了交通流的构成和自然条件对交通的影响，然后设计出匝道模糊控制的基本结构，并给出了确定交通状态参数的模糊算法。     

多车道交通流理论与应用研究综述

为了深入了解多车道交通流特性对道路设施高效安全稳定运行的影响,从理论研究、技术发展和工程应用等角度回顾了近年来多车道交通流理论和应用研究。介绍衡量多车道交通流纵向通过能力和横向分布状况的量化指标及其影响因素,说明其与宏微观交通流特性的关系;从微观、中观和宏观3个层次阐述了多车道交通流建模方法和代表性研究;按照智能化等级分类,介绍了传统和新型多车道交通流控制技术。基于对现有研究的分析和讨论,从多车道交通流状态监测、模拟和控制等方面提出了此领域的未来发展方向。研究表明:该领域应从以下几方面开展研究,研究多源数据驱动的多车道交通流状态监测技术;提出减少交通分布不均衡的交通设计方法;合理平衡换道模型的通用性和个性化;提升考虑换道车流及个体车辆随机运动的宏观交通流模型性能;开展微观、中观、宏观建模方法的借鉴和融合;加强车道级交通信号控制、动态车道分组等传统多车道交通控制技术的研究和应用;拓展智能网联背景下的多车道交通流控制理论和技术的研究范畴等。     

北京市快速环路速度-密度模型研究

以北京市快速环路系统为研究对象,对微波检测器(RTMS)获得的交通流数据进行处理分析,研究北京市快速环路交通流运行特征,建立了速度-密度模型.同时分析了北京市快速环路速度-密度模型在快速路研究中的作用,指出了快速路出入口对保持自由流速度的不利影响.这为交通控制优化、车流波形成机理的研究提供了基础.     

交通流微观模型与宏观模型的统一

以改进的微观跟车模型为基础，利用交通注稳态特性和概率统计方法得出了交通流宏观统计模型，首次在严格理论意义上使交通流微观模型和宏观统计模型得到了统一，所得的宏观统计模型在许多方面优于传统的经验回归模型。     

高速公路多路段的模糊逻辑协调控制

采用递阶结构和模糊控制来解决高速公路多路段的协调控制问题.建立了宏观交通流有限差分模型,然后结合交通系统的特点提出一种多层控制结构,把高速公路的控制问题分为适应层、协调层和直接控制层,直接控制层采用模糊控制决定各匝道的调节率,协调层为直接控制层确定期望密度,适应层根据实时检测到的交通状况选择模型和调整模型参数.仿真结果表明,模糊逻辑协调控制具有良好的动态和稳态性能,该方法能够有效地消除交通拥挤,维持主线车流稳定.     

基于拥堵概率的城市快速路入口匝道控制策略

为解决城市快速路交通拥挤问题,开展快速路入口匝道控制策略研究.采用现行规范与现场数据建立VISSIM微观仿真模型,基于交通仿真分析,建立快速路入口合流区的拥堵概率模型,提出基于拥堵概率的入口匝道控制策略.通过收集主线上游流量以及入口匝道流量,预测拥堵概率;若拥堵概率超过其临界值,则启用入口匝道控制系统,确定匝道入口调节率和信号周期.研究表明,相比无信号控制,基于拥堵概率的快速路入口匝道控制策略能够使拥堵概率降至0.1左右,主线车速提高约20%.     

一种新的匝道排队时间模型及其控制应用

针对匝道多目标协调优化控制方程确立中的控制参数选择问题,分析了现有研究中存在的信息冗余以及匝道排队状态描述中的信息缺失问题,基于排队论思想,建立了一种新的考虑单车等待累积时间的匝道车辆排队时间模型,并设计了表征循环等待时间的参数作为控制目标参数。在确立控制方程之后,对两种不同情况下的控制做了对比,结果表明,所提模型可以有效避免匝道排队描述不符合实际的情况,为控制方程的建立以及控制评价提供了一种新的思路和解决方法。     

高速干道进口匝道定时调节控制

本文运用概率论及“随机服务系统”理论,对高速干道进口匝道的定时调节控制从理论上进行了分析,得出了定时调节控制下的交通效益指标(停车率和延误)的理论计算公式以及定时调节时长的计算公式。在此基础上提出了定时调节适用条件的建议。     

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.     

高速道路入口匝道通行能力研究

高速道路入口匝道的通行能力主要受３个因素的制约;干道最外侧车道上的车流特性;匝道车辆接受空档的特性;匝道车辆连续跟车行驶特性。因此运用平面优先交叉口通行能力的研究成果,根据高速道路匝道与干道结合部的交通流特性以及我国交通的混合交通流特点,建立了高速道路匝道通行能力模型,并对３个影响因素进行了讨论,最后对数值计算的结果进行了比较和分析。