基于路段速度区间的干道协调控制模型研究

传统的干道协调控制模型均以路段的平均速度或设计速度为前提设计绿波协调控制方案,但路段实际车速受驾驶员行为、车辆汇入汇出、公交车进出站台等因素影响,往往无法用单一的数值去衡量,实际速度应有一定的波动区间.论文以传统的混合整数线性规划模型为基础,通过分析路段最小速度和最大速度对带宽的影响和要求建立了基于路段速度区间的干道协调控制模型,并通过与其它两种主流方法进行对比说明了模型的有效性.最后,通过仿真验证说明在路段速度处于一定的区间时该模型优化得到的控制方案对车流的排队长度、延误时间和停车次数有显著的改善.     

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.     

带模糊时间依赖和时间窗口动态路径规划模型

提出一个实际环境的动态车辆路径规划和调度问题模型。根据实际观测的车辆行驶速度曲线,把服务周期划分成若干个时间段,每个时间段用随时间变化的模糊值函数表示,用模糊值函数积分确定车辆在路段的模糊行驶时间。由于车辆的行驶时间,抵达节点时间均为模糊数,是否满足节点时间窗口要求成为模糊数比较问题。为此,引入模糊数比较模型,得出两个模糊数的可能性关系,且在此型基础上建立了系统模型。经过模拟计算表明,该模型是有效的。     

基于遗传算法的交通信号动态优化方法

针对典型的城市多车道双向交叉路口的交通流分布，以四相位信号控制为例，建立了以控制周期内路口的总延误车辆数最小为控制目标、以信号相位绿灯持续时间和信号周期时长为控制变量的交通信号动态配时模型。并用基于实数编码的遗传算法对信号周期和相位4绿信号时间等控制变量同时进行优化。为检验算法的优化效果，针对实际交叉路口高峰小时的实测交通流量数据，进行了大量次数的仿真计算，并对仿真结果进行了分析。     

一种通用的城市道路交通流微观仿真系统的研究

交通流仿真是研究交通问题的有效工具,本文采用复合概率、模糊逻辑等方法建立了描述交通流中不确定性因素、车辆的到达,在路段上行驶以及通过路口的微观仿真模型,并利用面向对象的方法设计实现了于种基于上述模型的通用城市交通流微观仿真系统,比较真实地再现了车辆在道路网络的行驶过程。     

多用户路段行驶时间函数建模和仿真

面对动态交通分配建模需要，针对我国城市交通网络中车辆类型众多，车辆动力性能差异大的情况，基于超车现象的分析，以车辆的类型和自由流行破速度为划分标准，对路网中的车辆进行了分类，对路段上不同类型车辆的行驶时间函数进行了建模研究，给出了多用户路发行驶时间函数模型。最后用Tsis5．1仿真软件验证了模型的合理性。     

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。     

基于车辆驱动的交通灯控制策略及仿真研究

针对传统交通信号灯控制方法灵活性、时效性较低的缺点,提出一种车辆驱动的路口交通信号灯控制策略。建立批到达的门限服务轮询模型对控制策略进行性能分析,利用马尔科夫链和概率母函数的分析方法推导出路口平均排队车辆长度以及信号灯平均切换循环周期的闭式解析表达式,并进行了仿真验证,与传统固定时间控制策略相比,该方法有效提高了时效性与控制有效性。     

基于定价机制和产品差异的下游企业研发策略

以一个上游企业和N个下游企业构成的二级产业链为研究对象,研究了上游企业的定价机制和下游企业的产品差异性对下游企业技术研发活动的影响,并对上、下游企业在不同定价机制下的利润变化情况进行了比较,提出了上游企业促进下游企业进行技术研发活动的对策建议。     

信号道路网动态路段行程时间有度排队模型

通过分析确定当路段动态驶入流率为小交通流和远超饱和交通流时明显地存在路段行程时间与车辆排队长度有关．因此，提出了一个全新的信号道路网有度排队模型（SQ模型），确定在各种不同驶入流率的形态下动态路段行程时间，其中既包括自由流行程时间，又包括出口处排队延误时间及其相关的计算模型和方法，并用实例分析并检验了模型的计算效率．     

基于Petri网的城市交通控制混合系统模型

城市道路交通信号控制是典型的混合动态系统,既包含连续状态变量又包含离散状态变量.本文归纳研究了信号控制交叉口群的主要构成元素：交通信号控制、交叉口与道路路段,其中交通信号控制与交叉口两个元素属于离散事件动态系统（DEDS）,而道路路段交通流属于连续时间动态系统（CVDS）.然后,应用混合系统建模理论,分别构筑了交通信号控制的petri网模型、交叉口的petri网模型、道路路段交通流的连续系统模型,以及交叉口petri网模型与路段交通流模型之间的接口.该模型具有既能够进行交通控制信号优化与交通阻塞机理解析应用,又便于计算机软件实现的优点.     

城市道路网络多交叉路口交通信号实时优化控制模型与算法

城市道路各交叉口交通信号的实时管理和控制直接影响了整个城市的交通拥挤。以武汉市武昌区各主要交叉路口的交通信号控制问题为背景，构造了交通网络中以多交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型，用遗传算法对其进行了仿真数据求解，得到了实时控制的配时方案，并与固定周期固定绿信比方案进行了比较，结果表明该模型和算法对交通信号实时控制是非常有效的。     

交通感应控制与诱导的递阶协调模型及其仿真

控制与诱导之间的协调结合已经成为ITS发展的主要方向。在以往研究成果的基础之上，建立一种系统最优下的感应控制一诱导递阶优化协调模型，并给出相应的模型求解算法，最后依次设计诱导条件下的感应控制路口仿真、单控制下的用户最优路网仿真以及感应控制一诱导递阶协调下的路网仿真三个试验，从而验证所提出的协调模型和求解算法的有效性和可行性。     

事件状态下城市快速路交通通道优化控制模型

交通控制和管理是解决城市交通拥挤问题的有效措施。在事件状态下，对快速路交通通道的优化拉制建模进行了研究．以快速路和干道交叉口的交通需求与通行能力的方差和最小为优化目标，建立了快速路交通通道优化控制模型，该模型同时优化干道交叉口绿信比、事件上游出口匝道转秽率和事件下游入口匝道转秽率三个控制参数。最后对目标函数进行了评述，表明谊优化控制模型简单实用。     

采用系统科学方法优化交通信号灯的控制策略

为了控制车辆在交叉路口顺畅通行,本文在介绍交通信号灯系统结构、运行模式及工作流程的基础上,分析了系统控制中不同策略的方法,使用在不同的时段采用不同的路口控制模式,自适应地控制车辆通行时间,并根据路口间距采用不同的开启时刻以及使用交通诱导策略,减少车辆等待时间,提高车辆通行效率,保证整个交通系统的高效流通,而且通过车载标签及时掌握的车速、车型和交通量等交通信息可以为该路段远期规划的交通预测提供基础数据,对智能交通控制具有很大的指导意义。     

基于数字荷尔蒙模型的分布式交通信号控制

在基于荷尔蒙信息的基础上,结合数字荷尔蒙模型,建立了分布式道路交通信号协调控制,并对一个由8个路口组成的交通网进行实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于定时控制、感应控制和实时控制。     

基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法

通过建立交通信号控制智能体BDI模型,提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口.编制交通控制微观仿真软件,在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式.     

多态交通条件下无信号交叉口通行能力模型

为适应交叉口交通流的多态性, 基于混合Erlang分布稠密性, 采用期望最大化算法准确拟合交叉口主路交通流到达车头时距数据. 以次路让行主路交叉口为研究对象, 统计交叉口次路穿越主路的可接受间隙概率, 提出基于混合Erlang分布的无信号交叉口通行能力模型. 以实际交叉口调查车头时距为例, 采用负指数分布、Erlang分布和混合Erlang分布分别拟合车头时距, 并采用不同分布条件下无信号交叉口通行能力模型计算次路的通行能力, 结果表明不仅混合Erlang分布更好拟合分布数据, 所提出的无信号交叉口通行能力模型分析结果也更为准确.     

基于闭合环路的自适应区域控制系统

研究SCOOT系统和SCATS系统性能优缺点,根据我国城市道路网系统的结构特点,设计了一种基于闭合环路的自适应区域控制系统.该系统以路网中的闭合环路作为控制子区,应用信号参数优化模型计算参数组合,对不同闭合环路进行协调控制形成预选方案,通过系统设定的面控率进行判断、选择,确定最终信号控制方案.通过实例验算结果表明本文设计的控制系统能有效的减少区域交通车辆总延误、减少停车次数,起到调节交通流、缓解交通拥堵、提高道路利用率的作用.