城市交通信號(hào)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(huì)經(jīng)濟(jì)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(shí)間更長，這將導(dǎo)致較低的社會(huì)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(duì)交通路網(wǎng)的物理擴(kuò)張來處理，但這種方法不僅造價(jià)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(jì)算機(jī)信息處理能力的不斷強(qiáng)大和電子技術(shù)、先進(jìn)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(hào)控制作為交通管理的主要組成單元，在整個(gè)城市交通中扮演著重要的角色，如何建立一個(gè)精確有效的智能信號(hào)控制系統(tǒng)對(duì)城市交通管理具有重要的意義。 本文以城市交通信號(hào)為研究對(duì)象，主要包括兩個(gè)方面的研究內(nèi)容：一是基于混沌時(shí)間序列的城市交通

3、流短時(shí)預(yù)測模型與方法研究，該方法將為后續(xù)的交通信號(hào)控制提供必要的交通流數(shù)據(jù)；二是城市交通信號(hào)優(yōu)化控制算法的研究，主要從單交叉口信號(hào)動(dòng)態(tài)控制和區(qū)域交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制兩部分進(jìn)行深入的研究。本論文在廣泛查閱各類文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，分別從上述兩個(gè)方面開展工作，符合當(dāng)前智能交通控制理論的研究方向，是當(dāng)前城市智能交通研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。論文完成的主要任務(wù)及創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1、短時(shí)交通流的預(yù)測是城市交通誘導(dǎo)和信號(hào)控制的基礎(chǔ)。預(yù)測方法的優(yōu)劣對(duì)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(hào)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(shí)交通流量實(shí)時(shí)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(shí)交通流預(yù)測，首先分析了交通流的混沌特性，并從短時(shí)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(shí)間序列的短時(shí)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?yàn)榻煌ㄐ盘?hào)控制提供比較準(zhǔn)確的交通流信息。 2、模糊邏輯在單交叉口信號(hào)控制中的應(yīng)用主要有兩個(gè)方面，一方面是對(duì)于當(dāng)前相位綠燈延時(shí)模糊控制，另一方面是交通信號(hào)相位順序的優(yōu)化控制。存在的交通信號(hào)相位模糊控制方法主要有跳躍式和自動(dòng)產(chǎn)生式。前者是根據(jù)當(dāng)前交通流數(shù)據(jù)從預(yù)設(shè)的信號(hào)相位中選擇下一相位，若預(yù)設(shè)的下一相位排隊(duì)車輛較少，則跳過該相位選擇車輛排隊(duì)長度較長的相位運(yùn)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(shí)時(shí)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(jī)動(dòng)車較少的交叉口信號(hào)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(hào)模糊控制算法?？紤]行人和非機(jī)動(dòng)車的因素，通過最小相位時(shí)間保證行人和非機(jī)動(dòng)車安全通過交叉口。改進(jìn)了存在的信號(hào)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(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)，通過綠燈延時(shí)和相位的優(yōu)化，使系統(tǒng)動(dòng)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(shí)間利用率，從而減少車輛平均延誤

7、時(shí)間。 3、當(dāng)涉及到多個(gè)交叉口信號(hào)控制時(shí)，合理的交通信號(hào)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(jìn)行協(xié)調(diào)控制研究。在實(shí)際中，由于整個(gè)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(huì)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(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)開發(fā)一種動(dòng)態(tài)的子區(qū)域劃分方法，并基于子區(qū)域的劃分進(jìn)行交叉口信號(hào)

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(biāo)，提出了基于子區(qū)域劃分的交通信號(hào)優(yōu)化模型。在模型中，采用HCM2000延誤估計(jì)模型，并嵌入了著名的：Robertson車隊(duì)離散模型，從而更準(zhǔn)確地對(duì)信號(hào)定時(shí)方案的性能進(jìn)行評(píng)估。 4、遺傳算法是模仿自然界生物進(jìn)化機(jī)制發(fā)展起來的一種隨機(jī)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(hào)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(hào)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(gè)無偏的工具用來評(píng)估同一交通情境下的不同的信號(hào)控制方案。本文第六章分別采用干線信號(hào)和多干線交通網(wǎng)絡(luò)信號(hào)控制為對(duì)象，將遺傳算法與TRANSYT-7F優(yōu)化后獲得的交叉口信號(hào)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(yùn)行CORSIM程序，通過比較仿真結(jié)果來證明提出模