一类特殊路口的多相位模糊交通控制

模糊控制不需建立被控对象的精确数学模型,特别适用于具有较大随机性的城市交通控制。对一类特殊路口的交通流进行了分析,确定了相应的信号配时方案。提出了以当前相的主队列和后继相的主队列共同决定信号配时的模糊控制方法,阐述了模糊控制器的整个设计过程。以通过交叉口的平均车辆延误为性能评价指标进行了仿真实验,仿真结果表明模糊控制优于定时控制。     

平面交叉口的感应信号控制及仿真研究

介绍了平面交叉口感应信号控制的基本原理、控制过程、配时设计方法等;分析了平面交叉口定时信号和感应信号控制的优势和局限;并应用交通仿真软件VISSIM进行了定时信号和感应信号的交通仿真,分析了仿真结果. 结果表明:平面交叉口的感应信号控制更适应于各进口交通流相差较大且总流量未达到饱和时的状态. 有利于改善路口交通流秩序,提高路口通行能力,对缓解道路交通拥堵具有重要意义.     

道路交叉口信号控制方法的智能化探索

借鉴定时交通信号控制方法,在对交叉口的实际交通状况进行调查、分析的基础上,建立单个道路信号交叉口的交通控制方法,同时,考虑道路交通流变化的不确定性,通过实时配时方案调整适应交通流的变化.研究结果表明,智能型交通控制方法更能适应交叉口复杂多变的交通状况,对减少车辆延误具有明显效果.     

基于细胞自动机的信号控制交叉口交通流模拟

应用细胞自动机方法对信号控制交叉口的动态交通流进行建模和模拟,可以使比较复杂的交通状态模拟用相对简单的计算来实现。介绍了几种用于交通流模拟的细胞自动机模型及其研究进展,在上基础上,给出了一种新的细胞自动机模型来描述车辆在交叉口的转移状态,讨论了交通拥挤和延误的二维演变,并用这一方法模拟了不同规则下的车道变换问题,通过比较模拟结果和原始输入方案可以优化信号配时。     

基于多状态切换交叉口信号优化控制

在交通信号控制中,针对单一控制模型不能很好适应实时交通流变化的问题,提出基于多状态切换交叉口信号优化控制方法。根据交通流参数,采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通状态进行识别,依据路口交通状态,动态选择合适的模糊控制器结构。针对模糊控制规则人工设定的问题,采用遗传蚁群算法在线优化两级模糊控制器控制规则。通过仿真研究,给出了不同控制方法下车辆随时间的平均延误曲线,分析了不同交通流下的平均延误,结果表明,所提出方法具有较好控制效果。     

基于多智能体和模糊控制的道路交叉口建模与仿真

利用Agent技术对道路交叉口进行建模,着重介绍了交叉口Agent的内部结构和控制策略.在交叉口控制中应用模糊理论和蚁群算法,提出了一种具有自学习机制的交叉口信号模糊控制方法.对模糊控制规则应用蚁群算法进行优化,使得交叉口Agent具有自学习能力.编制交叉口Agent的仿真程序,将所研究模型的控制效果与传统模糊控制模型的效果进行了比较.仿真实验的结果表明:具有自学习机制的交叉口信号模糊控制方法的效果明显优于传统的模糊控制方式.     

考虑交通流不确定性的单交叉口信号配时方法

为应对交通系统的随机特性,提出一种考虑不确定性的单交叉口信号配时方法。首先应用季节性自回归平均移动-广义自回归条件异方差(seasonal autoregressive integrated moving average-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,SARIMA-GARCH)模型计算交叉口交通流的不确定性,然后根据得到的交通流不确定性特征,参考Webster模型,计算交叉口的信号配时参数,得到考虑交通流不确定性的单交叉口信号配时方案。最后,以南京市一交叉口为研究对象,应用实际数据,计算得到17种不同交通不确定性水平下的单交叉口配时参数,并采用Paramics仿真软件分析了各信号配时方案的性能,验证了所提方法的有效性。     

基于交叉口处机动车交通行为概率的延误模型

通过分析信号控制交叉口处机动车的交通行为,利用交叉口的信号周期、有效绿灯时间,求得各种交通行为的概率和平均延误时间,提出一种基于分析各种交通行为概率的交通延误的模型。以石家庄市中山东路与建设南大街交叉口为例,采用Beckham模型对其进行交通流延误的计算。经过对结果的对比,误差为2%,在规定的误差范围内,说明基于分析交通行为概率的延误模型可以为计算交叉口处车辆的平均延误提供一种估计方法,并且求得的平均延误也可以作为评价交叉口服务水平的指标之一。     

基于Markov模糊控制模型的交叉口设计与仿真研究

针对城市交叉口交通流的特点,提出了一种基于Markov模型的模糊交叉口信号控制算法。该算法采用模糊逻辑控制,结合马尔科夫链理论对交通流分布概率进行分析,通过模糊控制器控制绿灯延时长度,来解决交通流不平衡以及配时不合理等问题,该方法能够有效的适应城市交叉口实时变化的交通状况。研究结果表明,该控制算法能够有效减少车辆平均延误时间,满足实时控制的要求。     

直行优先信号控制交叉口左转交通流延误模型

根据国际上通用的信号控制交叉口直行交通流优先通行的规则,运用无信号控制交叉口优先型交通流延误分析的Adams理论,推导出直行优先型信号控制交叉口左转机动车交通流延误模型．其成果既完善了现有的延误计算理论,又可为设;置信号相位提供理论依据,同时还可用于分析我国信号控制交叉口实际运行状态所存在的问题．     

重载公路信号交叉口车辆跟驰特性及折算系数

为研究重载公路信号交叉口处不同车型车辆跟驰行为的差异,调查获取自然驾驶条件下某重载公路信号交叉口通行车辆的跟驰数据,分析各车型车辆的跟驰特性。结果显示：绿灯启亮后,重载公路信号交叉口的车辆加速非常缓慢,车流长期处于加速阶段,几乎无法在绿灯期间达到稳定车速;此外,在跟驰过程中,车辆车间时距随车型变化差异显著,随车速变化差异不明显。基于以上发现,并考虑不同运行阶段车流运行特性的差异,分别对容量计算法和车头时距法进行改进,利用实测数据计算得出重载公路信号交叉口加速阶段和稳定阶段的车辆折算系数。     

城市交通信号的模糊控制研究

以城市主干道交叉口为研究对象,提出了一种实用的交通流模糊控制算法,该算法包括模糊控制算法和绿灯延时终止算法两部分。在现有的模糊控制算法的基础上,增加了绿灯延时终止算法,从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化。在SDCSTS仿真软件的基础上进行了仿真研究。仿真结果表明该方法的有效性。     

信号交叉口混合交通微观行为模型的研究

针对我国典型的三相位平面交通信号交叉口处的机动车与非机动车冲突现象和干扰机理,进行了研究,建立了右转机动车穿越非机动车的Logistic行为判断模型和微观行为模型.该模型为解决信号交叉口机非混合交通问题提供了一种方便、高效的仿真分析手段,为进一步研究信号交叉口混合交通微观模拟模型奠定了基础.     

交叉口信号控制方案评价指标动态估计模型

对评价指标在周期内的实时变化进行动态估计是交叉口交通信号动态控制的关键。应用计算机仿真模拟方法以仿真步长为间隔建立了停车延误、停车次数、排队车辆数等常用控制目标与信号灯状态及持续时间之间的动态迭代估计模型,机动车流在路段上的运行特征用CTM描述,在交叉口上的演化规律用微观交通状态描述。以单个进口道的直行车流为研究对象,对经典延误模型进行对比分析,发现随着饱和度增大,各个模型的估计偏差有逐渐增大的趋势,基于仿真步长的迭代估计累积结果基本上处于经典延误模型计算结果的变化范围内。对于单个交叉口而言,迭代算法的时间复杂度为O(n)。     

面向交通控制的实时在线仿真参数标定

提出了在信号交叉口建立面向交通控制的实时在线微观仿真及仿真模型标定的方法.采用车队离散图示作为拟合指标,通过不断调整待标定参数使仿真与实地中车队离散的差异值减少至合理的误差范围.利用粒子群算法,以上海市嘉定区的曹安路嘉松北路交叉口为研究对象进行实地验证,结果表明,该方法仅通过11次迭代便求解出误差在2%以内的参数解,证明该方法可行及有效并为信号交叉口交通控制模型的研发或优劣的检验提供了基础条件.     

基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测

预测精度高,实时性强的交叉口交通量预测算法可以极大地提高城市交通控制的效率。文中提出了基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测方法。该方法以模糊神经网络为核心,应用在线滚动学习模型实现交叉口交通量预测,并应用了交通量微观仿真系统对模型进行检验,仿真结果表明该模型比传统方法精度高,收敛速度快。本模型在城市交通控制系统研究中有巨大的应用潜力。     

车联网干线协调控制相位差自适应优化

为了提高车联网环境中干线的通行效率,提出一种车联网中干线协调控制相位差自适应优化方法.本文基于车辆换道延误模型建立了以上游交叉口车辆数为输入、下游交叉口信号相位差调节量为输出的模糊控制网络;为解决车流和路况变化造成的控制效果降低问题,以车辆交叉口平均等待时间最小为目标,对模糊规则进行自适应调节;通过基于Q-Paramics的车联网仿真平台对本文提出的方法进行验证.结果表明:本文提出方法控制效果明显优于传统干线协调控制方法;在车流大幅震荡和车流随机波动条件下,较固定规则的干线模糊控制方法能够分别降低车辆平均等待时间12.35%和9.7%.本文方法能够适应车流变化和路况变化,具有更优的适应性、可用性及工程价值.     

单交叉路口智能控制方案的设计与仿真

现代交通控制具有较强的非线性、不确定性,而单纯用传统的理论与方法又很难对其进行有效控制。以标准的单交叉路口作为研究对象,提出了定时控制和模糊控制相结合的智能交通控制方法,非高峰状态下对交叉路口进行模糊控制、高峰时期采用定时控制的方法,这种模糊控制和定时控制相结合的控制方法,发挥了模糊控制和传统定时控制各自的优势,取得了良好的控制效果。     

兼顾效率与公平的模糊交通控制模型

为了在控制过程中既强调交通效率又兼顾交通公平，提出了一种新的信号交叉口模糊逻辑控制模型，该模型由2个子控制器构成．当前绿灯结束时，通行相位控制器根据各车道的车辆数和平均等待时间计算它们的交通紧急度，然后根据交通紧急度选择下一个通行相位，通行时间控制器则根据被选相位中车辆数最大车道的交通情况来决定通行时间．仿真实验结果表明，该模型与感应控制和Pappis模型相比，在车流量很小时控制效果相近，但随着各向车流量的增加，该模型开始优于其他模型，车流量越大优势越明显，而且变化十分平稳，不仅提高了交通效率，而且使交通供给更加公平．