客货分离式高速公路主线与匝道协同控制算法研究

为保障高速公路的高效运行,提出适用于客货分离式高速公路主线与匝道协同控制算法.选取被广泛应用的ALINEA模型作为匝道控制的基本模型,再依据高速公路主线上下游交通流的变化进行入口匝道调节,确保入口匝道下游主线的占有率接近期望占有率,使高速公路主线在接近最大交通容量时充分考虑主线上游交通量对匝道调节率的影响,从而实现主线与匝道协同控制.利用Vissim软件进行仿真,结果表明,在运行效率方面,采用协同控制策略的客货分离形式高速公路优于传统ALINEA控制策略的客货分离式高速公路,远优于客货混行、无控制策略的高速公路.     

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.     

城市快速路入口匝道控制算法的改进

本文阐述了城市快速路入口匝道控制的机理和作用,对匝道控制方法进行简单分类,分别给出了各种控制方法的模型表达式,并比较分析了不同控制方法的优缺点和给出了各自的适用范围。针对目前城市快速路入口匝道控制中的不足,结合模糊理论控制和支持向量机算法,提出了一种新的城市快速路入口匝道控制策略的标定方法,并给出了基本算法流程,能够满足城市快速路中不断变化的交通状况对控制策略的动态需求。最后,结合广州市某主干道上的实际调查数据,利用本文的控制算法得出了相应的控制方案,并将其用于该主干道的匝道控制中,通过对调查数据的分析表明本文的控制方法能满足动态变化的交通状况,控制效果较好,对城市入口匝道控制的方法研究有一定的参考作用。     

环城高速公路双方向交通模型与自校正控制

以辽宁省高速公路问题为实际背景,建立了环城高速公路入口匝道处双方向放行交通模型;针对环城公路双方向控制问题,提出了任意维输入及其设定的自校正控制算法,并进行了预案仿真。     

高速路入口匝道的模糊神经网络自适应协调控制

为了实现高速公路多路段入口匝道的协调控制,提出了一种基于模糊神经网络的自适应协调控制方法.该方法首先利用模糊规则实现了相邻路段间交通状态的协调,并对匝道排队进行调节,使其不超过最大排队长度.然后,在神经网络权值优化过程中,采用遗传算法对隶属度函数进行优化,避免算法收敛于局部最优解.该方法具有不依赖于系统的精确模型、控制算法能自适应外界变化、可实现多路段间协调控制等优点.仿真结果表明,该方法对3个路段的高速公路入口匝道能够较好地实现自适应协调控制;与经典的ALINEA方法相比,优化速度更快,在抑制交通密度波动和排队长度增长方面效果更好,对道路容量的利用也更加充分.     

高速公路入口匝道的模糊逻辑控制

利用模糊逻辑控制器实时地调节高速公路入口匝道,该控制器由模糊规则库,模糊生成器,模糊消除器等组成,控制器的输入量来自入口匝道以及上下游的检测器,输出是入口匝道的调节率。     

可接受间隙匝道控制策略及其参数标定研究

对城市快速路入口匝道控制的作用和几种常用方法的优缺点进行了分析,结合广州市内环路的实际特点,提出了广州内环路入口匝道采用可接受间隙控制的方法。在此基础上,对入口匝道控制的临界交通量参数进行了调查与标定,为系统的应用打下坚实基础。     

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.     

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。     

基于动态交通需求估计的高速公路优化控制模型研究

依据动态交通需求估计信息,基于分层递阶的思想,建立了一个高速公路优化控制模型. 模型分为4个主要模块:交通需求预测模块对长时期内总的交通需求进行预测,提前确定将来排队长度的上界;全局最优控制模块预测未来的交通状态,为路网中的各个匝道建立协调约束;交通需求估计模块对真实交通流进行估计;局部反馈控制模块根据对真实交通条件的估计信息及全局最优控制层的寻优结果决定匝道调节率. 仿真结果表明,控制系统具有良好的动态性能,协调了各个匝道之间的利益,实现了高速路网整体性能的优化.     

高速公路匝道协调控制系统的仿真分析

采用连续流宏观稳态交通模式和占有率调节控制策略,使用Visual Basic软件设计了一个高速公路匝道协调控制系统,模拟了高速公路交通系统的动态运行过程,并通过数据仿真对系统运行和计算的有效性进行了分析.仿真结果表明,控制系统具有良好的动态性能,所提出的方法能够有效地消除交通拥挤,维持主线车流稳定,实现车辆在高速公路上的高效、安全运行.     

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%。     

高速公路入口匝道控制器设计

为了缓解高速公路交通拥堵问题,对强非线性、随机性和不确定性高速公路数学模型进行分析,提出了一种利用模糊PID控制匝道的方法.该方法依据密度偏差及偏差变化实时修正匝道控制参数,调节进入高速公路的车辆数,从而使高速公路的主线车流密度处于理想状态.结果表明,该控制器较具有较好的动态性能,可以使高速公路交通流密度处于期望密度,提高道路使用效率.     

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。