基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计

基于电子警察(LPR)数据和网联车辆轨迹数据,提出了一种基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计方法。通过分析不同数据条件下估计方法的适用条件和精度水平,运用随机森林方法设计集成学习器,并构建电子警察和网联车辆轨迹感知信息及不同方法估计结果和真实排队长度之间的非线性映射关系。仿真结果表明：本方法的平均绝对误差为1.3 m·周期^-1·车道^-1,平均绝对百分比误差为1.4%。     

关联信号交叉口排队长度计算模型

以相邻信号交叉口的最大排队长度为研究对象,分析了路段长度、相位差、绿信比等时空参数对路口最大排队长度的影响机理.基于交通波理论建立了最大排队长度计算模型,通过微观交通仿真实验对模型进行了验证,并提出了相邻信号交叉口时空协调指数的概念及其计算方法,分析了时空协调指数对相邻信号交叉口最大排队长度的影响规律.研究表明,该模型能定量计算相邻信号交叉口不同时空参数下的最大排队长度值,对相邻信号交叉口的时空协调设计具有指导意义.     

信号交叉口排队分析模型比较研究

在对信号交叉口交通流的动态运行特性进行分析的基础上,应用准冲击波分析和排队论分析技术对信号交叉口处排队所占用的空间及排队过程中的相互作用进行了阐述,建立起信号交叉口排队分析模型,并根据调查数据进行对比和验证,以期能得到更贴近实际的结果,为交通工程师进行规划和评价提供科学依据.     

基于排队长度估计的网联车辆节能车速规划方法

针对网联车辆在动态车流环境中多信号灯道路的车速规划问题,文中提出了一种基于路口排队长度实时估计的车辆节能车速规划方法. 首先,构建并训练用于路口排队长度估计的径向基神经网络;然后,在最优控制问题的框架下,实现车流排队和信号灯的联合建模,构建参考车速曲线优化问题;最后,利用提出的车速规划解耦变换求解方法,高效地获得参考车速曲线. 仿真结果表明,相比于传统的未考虑路口车流排队的节能车速规划方法,文中提出的方法可以产生更平滑的实际车速曲线,同时降低40%以上的能量消耗.      

关联交叉口间高饱和度路段排队长度研究

为了研究高饱和度路段车辆排队长度,根据高饱和度下车流离散小、车速趋于统一的特点对排队演变进行分析,并基于冲击波理论建立了排队长度计算模型。通过VISSIM仿真软件验证模型的适用性,设计了35组饱和度在0.40～1的仿真实验,将各组最大排队长度、排队最大时刻的仿真均值与计算值对比。仿真结果显示:饱和度处于0.9～1时,两者的仿真均值与计算值的相对误差均控制在5%～10%;利用模型分析了相位差对于最大排队长度的影响规律,为利用相位差进行溢流控制提供理论依据。     

基于改进Canny边缘检测算法的车辆排队长度检测方法

提出了一种新的车辆队列检测方法,主要通过一种改进Canny边缘检测方法来检测交通路口的车辆排队长度.实验表明,与传统的基于图像处理的方法相比,该方法的耗时有显著降低,利用该方法可提高道路资源利用率,缓解交通堵塞情况,提高车辆通行率.     

基于类排队长度的交通干线模糊控制方法研究

针对交通干线模糊控制器输入的需要,提出了类排队长度的概念,利用其反映交叉口当前的拥挤程度和交通需求,结合交通干线上相邻交叉口对本交叉口的输入,动态反映出未来一段时间交叉口的交通需求,据此制定模糊控制规则,完成交通干线的模糊协调控制。并对这种模糊控制方法进行了计算机仿真,通过与交通干线定时控制方法的比对证明了所述方法的可行性和有效性。     

信号控制交叉口排队头车搜索算法

以信号控制交叉的口单条进口车道为研究对象，设计了一种基于实时检测数据的排队头车搜索算法．建立了由3辆车构成的期望排队头车集合，在停车线后布设上游检测器和停车线检测器，将信号周期时间划分为3个时间窗，用以采集车辆到达信息．通过分析绿灯末期进口车道的车辆运行特性，建立了若干逻辑条件．每个信号周期的红灯启亮时刻，根据逻辑条件的判断结果搜索该车道的排队头车．仿真测试结果显示，算法的正确率达到96．5％．由于检测器的布设位置、排队头车的车速阈值可以根据现实情况进行校正，使得算法具有较强的灵活性和适用性．     

平均排队长度差最小的单交叉口在线Q学习模型

建立了以平均排队长度差最小为优化目标的在线Q学习模型．针对控制性能指标相对于临近的配时方案不敏感的特点,提出了以平均排队长度差作为基本单位重新构造奖励函数,目的是拉大各行为对应的Q值差距,提高模型的收敛速度和鲁棒性．集成ExcelVBA、Vissim、Matlab建立了在线仿真平台,作为计算环境对模型进行了计算．利用GPS数据对Vissim软件中车辆加减速度曲线进行了标定．计算结果表明以平均排队长度差作为优化目标能够优化整个交叉口的时空资源,本文建立的在线Q学习模型具有较快的收敛速度和鲁棒性,通过学习能够实现优化目标．     

基于排队最远点约束的最大周期时长优化方法

为充分考虑排队最远点对上游节点的影响,尽量避免短连线路段发生排队溢流现象,利用交通波理论分析了进口道排队长度的演化规律,推导了饱和状态持续时段内排队最远点相对停车线位置距离的计算方法,并以交叉口关键相位关键车道排队最远点最近为优化目标,建立了一种最大周期时长的优化模型.然后,设计了8种不同交通需求的测试环境,运用文中方法和现有方法分别计算了最大周期的最优值,根据等饱和度原则确定了两种方法下的信号配时方案,并利用VISSIM仿真获取了不同测试环境下两种方法的运行效率指标.结果表明:8种测试环境中,相对于现有方法,文中方法下关键相位关键车道的平均排队长度、排队最远点相对停车线位置的距离和车均停车次数分别降低了10.67%、11.36%和11.01%,上下游交叉口总的车均延误和停车次数分别降低了3.86%和3.81%,通过车辆数和平均车速分别提高了1.19%和3.58%.     

基于VISSIM仿真的信号交叉口优化研究

交叉口是城市道路系统中重要的组成部分。本文对济南二环东路与山大北路交叉口进行实地调查,采用VISSIM仿真软件对交叉口现状进行仿真、分析与评价。通过交叉口渠化、信号配时调整等措施,有效地降低了车辆的延误和排队长度,从而大大提高了道路的通行能力。     

基于二流理论的拥挤交通流当量排队长度模型

为描述拥挤交通流中的排队现象,根据二流理论,提出了将交通流实际运行状态转化为二流运行状态的思想.利用流量守恒方程,建立了单车道路段当量排队长度模型,并在此基础上,推导出多车道路段平均当量排队长度模型.为验证模型的有效性,采用VISSIM软件设计了拥挤交通流的模拟方案.对比模型计算的当量排队长度与软件统计的实际排队长度发现:当量排队长度均大于实际排队长度;当量排队长度比较稳定,而实际排队长度有所波动.结果表明,当量排队长度模型能够定量地、更好地描述拥挤路段的交通流拥挤程度.该模型计算方法简单,便于工程实践,可以为城市交通控制系统优化等提供理论依据.     

基于神经网络模糊控制的单交叉口信号控制

在分析城市交通信号控制研究现状的基础上,提出一种基于神经网络模糊控制的单路口交通信号灯控制方法,通过检测当前相位的排队长度和下一相位的排队长度得出当前相位以及下一相位的车流密度,进而判断是否进行相位变换.以每个周期内交叉口的车辆平均延误作为控制指标,来判断该控制器的控制性能.计算机仿真结果表明,该方法能够降低车辆在交叉路口的平均延误.     

基于最小描述长度的不完备数据处理

不完备数据是造成信息系统不确定的主要原因之一,对数据挖掘、知识发现等造成了困难.本文提出一种基于最小描述长度原则的不完备数据处理方法,实例证明这种方法是有效的.Rose工具的规则提取结果证明此方法在规则的集中性和支持度方面优于粗糙集辨识矩阵方法和Conditioned mean completer方法.     

基于交叉点复杂度的空域通行能力优化方法

为解决空域拥挤导致通行能力下降的问题,提出了一种考虑交叉点复杂度的通行能力优化方法。首先,分析了实际民航运行中存在的痛点和难点,以及以往有关通行能力的研究缺少交叉点建模、管制员负荷测量困难和求解时间复杂度高的缺陷;然后从高度层、交叉点和航班运行3个方面提出了空域的数学抽象方法,并根据节点的交叉数对空域的数学模型进行简化,剔除了没有交叉的导航台点,降低了空中交通网络抽象后节点矩阵稀疏的问题;分析了交叉点对于通行能力的影响主要在于流量和交叉数两个方面,以这两个方面建立了交叉点的费用函数;以延误最小为目标,以流量平衡、扇区和航路容量、流控容量和非负整数作为约束,建立了通行能力优化模型;分析并指出存在负容差的空中交通网络更容易发生延误,并根据网络延误的特性提出了一种考虑延误反向传播的迭代算法。最后,以华北地区空域为例,从不同流控等级下的延误时间、受影响的航班数和算法计算时间3方面进行仿真。结果表明：所建模型和所提算法平均能降低33.58%的延误,且通过合理地分配改航、调时和调减最大程度减少延误。     

基于浮动车数据的区域路网交通状态评价

城市道路拥堵现象已经对公众的生活产生严重影响,如何快速有效地发现并及时处理交通拥堵现象已成为交通发展中的重中之重。浮动车数据作为交通状态检测的新来源,在交通状态检测领域有着广阔的应用前景。通过浮动车数据估算路段最大排队长度,并将其与路段车辆行驶速度、路段行程延误时间作为区域内交通状态评价参数,基于模糊综合评价算法,给出了一种在不同时间段内路段及区域交通状态评价方法。最后通过实际浮动车数据进行实例验证。实验结果表明该算法对于能够较好地检测区域路网交通状态,具有较好的实用性。     

基于智能交通卡数据的城市轨道交通乘客个体路径选择模型

在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。     

基于FHPN的道路交叉口交通流信号实时控制优化研究

为了合理控制道路交叉口的交通流,结合模糊时延Petri网、连续Petri网和模糊推理Petri网这3种Petri网的优势构造了模糊混合Petri网,以此来建立一个FHPN模型并把它用于道路交叉口交通流信号实时控制.通过实例仿真分析了FHPN模型的有效性,能够实时控制交叉口的运行情况,最大程度地利用道路资源且大幅度地降低了交叉口的停车次数.     

基于脑电特性的荒漠化地区公路最大直线长度研究

荒漠化地区公路路域景观单调,直线长度过长,缺乏必要的行车信息刺激,易导致驾驶员心理疲劳,严重威胁到行车安全。为了找到符合驾驶员心理、生理需求的荒漠化地区公路最大直线长度,在三条典型荒漠化公路直线段上进行行车试验,分析脑电信号与直线长度及车速的关系,利用SPSS软件建立脑电信号与直线长度的回归模型。结果表明:脑电β波与直线长度呈负相关,与车速不相关;脑电指标(α+θ)/β与直线长度呈正相关,与车速不相关;提出了基于脑电信号的荒漠化地区公路最大直线长度建议值为5.83 km。结果可为荒漠化地区公路线形设计提供部分理论支撑。     

一种基于路况数据的城市道路交叉口拥堵评价指数研究

提出了交叉口总延误时间指数和单一方向最大延误时间指数,利用从导航软件获取的交叉口各进口方向路况、排队长度和车道数等数据,建立了交叉口拥堵评价指数模型。利用北京交叉口实例对模型的适用性进行了验证,在此基础上依据交叉口总延误时间指数和单一方向最大延误时间指数对案例交叉口进行了拥堵水平排序,排序结果与实际情况相符。交叉口延误时间指数相较于传统的交叉口评价指标,充分利用导航软件的大数据,避免了繁琐的现场调研工作,具有很强的规模化操作性和实用性,为城市管理者在交叉口改造决策方面提供了更加可靠的理论依据。