城市交通信號優(yōu)化控制算法研究.pdf

1、交通與人類的生活息息相關(guān)。在大多數(shù)大中型城市，隨著社會經(jīng)濟水平的逐步提高和汽車工業(yè)的不斷發(fā)展，私家車的數(shù)量迅速增多，越來越多的城市道路交通擁擠造成出行者的行程時間更長，這將導(dǎo)致較低的社會生產(chǎn)力，增加噪音和環(huán)境污染。怎樣有效地緩解交通擁擠、提高交通系統(tǒng)的效率成為交通工程師和研究者首要關(guān)注的問題。傳統(tǒng)上，擁擠問題通過對交通路網(wǎng)的物理擴張來處理，但這種方法不僅造價昂貴、破壞城市環(huán)境，而且其緩解交通擁擠的效果也十分有限，因而該方法已經(jīng)很少被考慮

2、。另一種緩解擁擠的方法是提高現(xiàn)有交通資源的利用率，執(zhí)行合理的交通控制策略。隨著計算機信息處理能力的不斷強大和電子技術(shù)、先進控制理論的不斷發(fā)展，后者越來越受到世界各國交通部門和研究者的重視。毫無疑問，交叉口信號控制作為交通管理的主要組成單元，在整個城市交通中扮演著重要的角色，如何建立一個精確有效的智能信號控制系統(tǒng)對城市交通管理具有重要的意義。 本文以城市交通信號為研究對象，主要包括兩個方面的研究內(nèi)容：一是基于混沌時間序列的城市交通

3、流短時預(yù)測模型與方法研究，該方法將為后續(xù)的交通信號控制提供必要的交通流數(shù)據(jù)；二是城市交通信號優(yōu)化控制算法的研究，主要從單交叉口信號動態(tài)控制和區(qū)域交通信號協(xié)調(diào)控制兩部分進行深入的研究。本論文在廣泛查閱各類文獻的基礎(chǔ)上，分別從上述兩個方面開展工作，符合當前智能交通控制理論的研究方向，是當前城市智能交通研究的熱點與難點。論文完成的主要任務(wù)及創(chuàng)新點如下： 1、短時交通流的預(yù)測是城市交通誘導(dǎo)和信號控制的基礎(chǔ)。預(yù)測方法的優(yōu)劣對交通流預(yù)測結(jié)果

4、產(chǎn)生直接的影響，從而影響交通信號控制的精度。在以往的研究中，交通流的中長期預(yù)測已取得了較好的研究結(jié)果，但是，關(guān)于短時交通流量實時預(yù)測(通常是預(yù)測未來5-15分鐘的交通流量)的研究還未能取得令人滿意的結(jié)果。本文第三章將混沌理論應(yīng)用到短時交通流預(yù)測，首先分析了交通流的混沌特性，并從短時交通流量序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)證明了交通流具有混沌特性，然后建立了基于混沌時間序列的短時交通流預(yù)測模型，采用加權(quán)局域預(yù)測方法，獲得了令人滿意

5、的預(yù)測效果。該方法能夠為交通信號控制提供比較準確的交通流信息。 2、模糊邏輯在單交叉口信號控制中的應(yīng)用主要有兩個方面，一方面是對于當前相位綠燈延時模糊控制，另一方面是交通信號相位順序的優(yōu)化控制。存在的交通信號相位模糊控制方法主要有跳躍式和自動產(chǎn)生式。前者是根據(jù)當前交通流數(shù)據(jù)從預(yù)設(shè)的信號相位中選擇下一相位，若預(yù)設(shè)的下一相位排隊車輛較少，則跳過該相位選擇車輛排隊長度較長的相位運行，從而改變相位順序；后者沒有預(yù)設(shè)的相位，根據(jù)交通流的需

6、求，實時地決定下一相位。這些相位優(yōu)化方法容易誤導(dǎo)行人和駕駛員，比較適用于行人和非機動車較少的交叉口信號控制。本文第四章提出了一種基于相位優(yōu)化的單交叉口信號模糊控制算法?？紤]行人和非機動車的因素，通過最小相位時間保證行人和非機動車安全通過交叉口。改進了存在的信號相位模糊控制方法，在保持原相位順序不變的前提下，根據(jù)實時交通流數(shù)據(jù)，通過綠燈延時和相位的優(yōu)化，使系統(tǒng)動態(tài)地響應(yīng)交通流的變化。該方法能夠有效地提高綠燈時間利用率，從而減少車輛平均延誤

7、時間。 3、當涉及到多個交叉口信號控制時，合理的交通信號協(xié)調(diào)控制能夠有效地提高區(qū)域交通的效率。存在的控制方法主要是建立在區(qū)域所有交叉口處于同一交通流狀態(tài)的前提下，基于共同周期進行協(xié)調(diào)控制研究。在實際中，由于整個區(qū)域的交叉口交通流量不可能總是保持相同或非常相近，那么，這些方法必然會在某些交叉口因非最優(yōu)周期而導(dǎo)致更多的延誤，因此有必要根據(jù)區(qū)域交通的地理特征和實時交通流數(shù)據(jù)開發(fā)一種動態(tài)的子區(qū)域劃分方法，并基于子區(qū)域的劃分進行交叉口信號

8、協(xié)調(diào)控制。本文第五章檢索了已有的交通子區(qū)域劃分方法，在前人的基礎(chǔ)上，以車輛平均延誤最小為優(yōu)化目標，提出了基于子區(qū)域劃分的交通信號優(yōu)化模型。在模型中，采用HCM2000延誤估計模型，并嵌入了著名的：Robertson車隊離散模型，從而更準確地對信號定時方案的性能進行評估。 4、遺傳算法是模仿自然界生物進化機制發(fā)展起來的一種隨機全局搜索優(yōu)化方法，被廣泛地應(yīng)用到最優(yōu)化問題的求解。為了獲得區(qū)域交通信號優(yōu)化模型的最優(yōu)解，本文第六章在Vis

9、ual C++環(huán)境下開發(fā)了基于遺傳算法的區(qū)域交通信號優(yōu)化方法，并采用自適應(yīng)策略確定遺傳算法的交叉概率和變異概率。 5、微觀交通仿真程序CORSIM作為一個無偏的工具用來評估同一交通情境下的不同的信號控制方案。本文第六章分別采用干線信號和多干線交通網(wǎng)絡(luò)信號控制為對象，將遺傳算法與TRANSYT-7F優(yōu)化后獲得的交叉口信號周期、綠信比和相位差分別導(dǎo)入到微觀交通仿真系統(tǒng)CORSIM中，運行CORSIM程序，通過比較仿真結(jié)果來證明提出模