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关于交通路口车流量优化调度仿真

发布时间:2019-02-25 14:29
【摘要】:对交通路口车流量的优化调度,能够有效的提升城市交通的管理质量。对车流量的优化调度,需要计算出高峰时段车流量的速度量化,以此定义车流量调度目标函数,完成交通路口车流量调度。传统方法先最大化车流量平均等待时间,给出相邻路口之间的协调约束性,但忽略了定义车流量调度目标函数,导致调度精度偏低。提出基于线性规划的城市交通路口车流量调度模型。采用Small-World模型模拟路口车流量在路网动态的演进过程,利用线性规划方案对城市交通路口的路网结构进行线性分割,获取车流观测矢量时间尺度均衡特性,得到路口信息特征尺度向量空间与空闲时间片的长度,以此为依据计算出高峰时段车流量的速度量化,定义车流量调度目标函数,利用该函数组建交通路口车流量调度模型,完成对交通路口车流量调度。实验仿真证明,所提模型调度精度高,为提升城市交通的管理质量奠定了结实的基础。
[Abstract]:The optimal scheduling of traffic flow can effectively improve the quality of urban traffic management. To optimize the traffic flow, it is necessary to calculate the speed quantification of the traffic flow during the peak period, and define the objective function of the traffic flow scheduling so as to complete the traffic flow scheduling at the intersection. The traditional method firstly maximizes the average waiting time of traffic flow, gives the coordination constraint between adjacent junctions, but neglects the definition of traffic flow scheduling objective function, which leads to low scheduling accuracy. A linear programming based traffic flow scheduling model for urban traffic junctions is proposed. The Small-World model is used to simulate the dynamic evolution of the traffic flow in the road network. The linear segmentation of the road network structure of the urban traffic intersection is carried out by using the linear programming scheme, and the time-scale equilibrium characteristics of the traffic flow observation vector are obtained. The characteristic vector space of intersection information and the length of idle time slice are obtained. Based on this, the speed quantification of traffic flow in peak time is calculated, the objective function of traffic flow scheduling is defined, and the traffic flow scheduling model of traffic intersection is established by using this function. Complete traffic flow scheduling at the intersection. The simulation results show that the proposed model has high scheduling accuracy and lays a solid foundation for improving the quality of urban traffic management.
【作者单位】: 清华大学土木水利学院;
【分类号】:TP391.9;U491.23

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本文编号:2430271


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