子区交通细粒度多时段控制方法研究

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时间:2019-03-13

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1、-炎大看硕士研究生学位论文子区交通细粒度多时段控制方法研究学生姓名殷学侠学科、专业控制科学与工程研究方智能交通控制师刘小明校外导师北方工业大学研究生院北方工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研宄工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:竽联日期:别年月丨曰学位论文使用授权书学位论文作者完全了解北方工业大学有关保留和使用学位论文的规定,卩:研究生在校攻读

2、学位期间论文工作的知识产权单位属北方工业大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文(保密的学位论文在解密后适用于本授权书)。□保密论文注释:经本人申请,学校批准,本学位论文定为保密论文,密级:,期限年,自年月日起至年月日止,解密后适用本授权书。□非保密论文注释:木学位论文不属于保密范围,适用木授权书。本人签名:日期:日期:导师签名:為北方工业大学硕士学位论文子区交通细粒度多时段控制方法研宄摘要近年来,城市道路交通拥挤状况持续恶化,宄其原因既包括

3、汽车保有量增加导致的需求大于供给,也包括交通信号控制策略设置不合理导致的交叉口控制失效。目前,我国部分城市仍然采用定时控制,其控制策略的单一,不能适应交通流的特性。随着时间的变化,交通流在宏观层面呈现出规律性特点,即在一天内交通流具有高峰和平峰的交替规律;在微观层面呈现出波动性特点,即在一个时间段内交通流量也会发生变化。考虑到交通流所具有的这两类特性,本文从多时段控制入手,借鉴模型参考自适应控制结构,设计了多时段控制下基于模型参考的交叉口交通信号自适应控制算法:首先,总结和分析不同交通流模型的特点及适用范围,在此基础上选取元胞传输模型建立单交叉口优化控制模型,根据模型分别计算交叉口的

4、车辆总延误、平均排队长度、平均尾气排放量和交叉口的通行能力,并对比分析了各指标之间的一致性问题,为后文选取控制效果的评价指标提供依据;其次,针对单交叉口多时段控制方式中人工划分时段粗糙的缺陷,借鉴模型参考自适应控制结构,构建基于模型参考的单交叉口交通信号自适应控制系统,该系统采用模糊控制方法设计参考模型,并将参考模型计算所得信号配时方案与交叉口实际执行的配时方案进行对比,对周期和绿信比进行调整,最终将相同周期的连续时段划分在一个时段内;最后,将模型参考自适应控制算法应用于子区交通控制中,根据信号控制策略计算选取子区共用周期,并将相位差的调整与绿信比调整相结合,考虑协调相位的起始时刻进

5、行配时方案过渡,实现子区内各交叉口的协调控制。通过实例仿真验证表明本文提出的方法具有一定的可行性和有效性。关键词:多时段控制,模型参考自适应,模糊控制,配时方案过渡北方丁业大学硕士学位论文,北方工业大学硕士学位论文北方工业大学硕士学位论文目录研宄的背景及意义城市交通面临的主要问题城市交通问题的解决对策研宄意义研宄概述单点交通信号控制研宄现状干线协调控制研宄现状区域交通信号控制研宄现状时段划分研宄现状论文的主要内容及结构安排本章小结基于的控制目标一致性分析弓丨胃单交叉口交通信号优化控制模型的基本原理基于的单交叉口优化控制模型交通信号控制的常用性能指标计算车辆总延误计算通行能力计算排队长

6、度尾气排放量约束条件仿真分析仿真输入参数设置仿真结果分析本章小结单交叉口交通信号多时段控制策略研究弓言北方业大学硕士学位论文基于模型参考的单交叉口交通信号控制策略模型参考自适应控制理论基于模型参考的路口控制系统参考模型的设计模糊控制算法模糊控制器的设计糊本章小结区域交通信号多时段控制策略研究弓区域交通信号控制策略基于元胞传输模型的路网模型描述信号控制方案的过渡類本章小结结论与展望工作总结与主要创新点工作展望申请学位期间的研究成果及发表的学术论文北方丁业大学硕士学位论文绪论研究的背景及意义城市交通面临的主要问题交通是人类社会生产和生活需求提高的一种产物,与人类的日常工作和生活有很大关系

7、。随着交通工具一汽车的出现,以及汽车产业的快速发展,使交通运输行业得到巨大的发展,交通系统的发展推动着社会经济的发展,对城市的建设和居民生活质量的提高起着十分重要的作用。事物的发展都具有两面性,在人们享受交通带来便利的同时也要承受着交通带来的诸多的困扰。人们不断增加对交通的需求,促使城市机动车数量急剧增加,加剧了交通拥堵,由此带来各种负面效应,如何降低和避免交通带来的负面影响己经成为国内外共同关注的问题。在国外,由于西方国家经济发展较早,一些城市(例如纽约

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