基于改进AMOC的北京快速环路协调控制策略研究

根据北京快速环路出入口间距短、交织严重以及交通流特性的特点，对基础模型METANET进行了改进，并在此基础上，建立了非线性最优控制模型，给出了离散性最优出入口协调控制系统解。以北京二环快速路为实例，将采用改进AMO控制策略仿真结果与实测环路数据的交通状态进行比对，结果表明采用改进AMO控制策略能使快速路交通流密度维持在期望的密度范围内，排队长度也较小，路网所有车辆旅行总时间下降18.4%。     

基于人工神经网络PID控制器的快速路出入口控制算法

在考虑出口排队的情况下,建立了快速路出入口控制的数学模型,利用神经网络调节PID控制器的参数,达到出入口控制的最优化,并对北京三环路联想桥至蓟门桥路段进行了仿真分析,将仿真结果与传统的反馈控制算法ALINEA进行了比较。结果表明,在快速路处于非高峰时段,该算法能够维持主路的交通流密度在理想范围的同时,使出入口排队长度尽可能小,保证了交通参与者的公平性。     

基于改进AMOC的北京快速环路协调控制策略

根据北京快速环路的交通流特性及出入口间距短、交织严重的特点,改进了基础模型METANET的节点模型和路段模型,在此基础上,建立了非线性最优控制模型,给出了离散性最优出入口协调控制系统解.以北京二环快速路为实例,将采用改进最优控制(AMOC)策略的仿真结果与实测环路数据的交通状态进行比对,结果表明采用改进AMOC能使快速路交通流密度维持在期望的密度范围内,排队长度也较小,路网所有车辆旅行总时间下降18.4%.