基于神经网络和遗传算法的干道相位差仿真优化研究

发布时间：2021-05-27 07:42

　　城市交通拥堵问题一直备受关注,干道信号协调控制能有效提升干道通行效率,缓解城市交通拥堵。相位差参数的优化一直是干道信号协调控制领域研究的重点和难点,传统相位差优化方法以相邻交叉口的相位差和延误的关系为研究基础,应用数学公式建立解析模型,忽略了连续交叉口对应的多个相位差之间的内在相关性,且对于“方案生成式”的配时优化模型,无法快速检验模型的有效性。为解决传统研究的不足,本文构建基于神经网络和遗传算法的相位差仿真优化模型。主要分为以下3个方面的内容:（1）首先以交叉口关联性研究为基础,剖析多交口相互影响的作用机理;然后以连续交叉口的多个相位差为研究对象,分析了干道车辆延误与多交叉口相位差关系。考虑到多交叉口相互影响的干道延误函数具有复杂的非线性特征,难以用精确的数学公式表达,引入神经网络来表征干道延误和多交叉口相位差之间的关系。（2）基于神经网络的干道延误函数,设计仿真优化框架。其中,仿真部分由神经网络实现,即给定交叉口之间的相位差,输出干道延误值;设计遗传算法实现优化功能,即寻找神经网络中干道延误函数最小对应的相位差。两者相互迭代,实现对干道最优相位差的求解。（3）以成都市武侯区的盛和路... 

【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 干道信号协调控制国内外概况
        1.2.1 基于停车延误的干道信号协调控制
        1.2.2 基于绿波带宽的干道信号协调控制
        1.2.3 基于人工智能方法的信号协调控制
        1.2.4 研究现状总结及评价
    1.3 研究内容与技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
    1.4 本章小结
第二章 干道信号协调控制理论基础
    2.1 干道协调控制方式划分
        2.1.1 依据控制原理分类
        2.1.2 依据控制条件分类
    2.2 干道信号协调控制基本参数和评价指标
        2.2.1 干道协调控制基本参数
        2.2.2 信号控制的主要评价指标
    2.3 本章小结
第三章 多交叉口相互影响的关联性研究
    3.1 交叉口关联性研究基础
        3.1.1 交叉口关联性概念
        3.1.2 相邻交叉口关联性影响因素
        3.1.3 多因素影响下的交叉口关联性作用机理
    3.2 多交叉口相互影响分析
        3.2.1 多交叉口相互影响的初步分析
        3.2.2 多交叉口相互影响的拓展分析
        3.2.3 多交叉口对应的相位差和延误的关系
    3.3 本章小结
第四章 基于神经网络和遗传算法的干道相位差仿真优化模型
    4.1 基于神经网络的延误函数模型
        4.1.1 神经网络
        4.1.2 基于神经网络的干道延误函数模型
    4.2 遗传算法相位差优化模型
        4.2.1 遗传算法
        4.2.2 基于遗传算法的干道相位差优化
    4.3 相位差仿真优化框架
        4.3.1 仿真优化方法
        4.3.2 相位差仿真优化
    4.4 本章小结
第五章 案例分析
    5.1 仿真平台搭建
        5.1.1 基础数据调查
        5.1.2 信号配时方案计算
        5.1.3 基于Vissim和 Matlab的仿真平台
    5.2 相位差仿真优化案例
        5.2.1 基于BP神经网络的延误函数
        5.2.2 基于遗传算法的相位差优化
        5.2.3 结果比较分析
    5.3 模型敏感性分析
        5.3.1 参数敏感性分析
        5.3.2 次干路转向比的延误敏感性分析
        5.3.3 次干路转向比的相位差敏感性分析
    5.4 本章小结
结论
致谢
参考文献
附录1 部分程序代码
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Robertson模型的异质交通流车队离散研究[J]. 姚志洪,蒋阳升.  交通运输系统工程与信息. 2018(01)
[2]基于种群多样性的自适应遗传算法优化仿真[J]. 刘芳,马玉磊,周慧娟.  计算机仿真. 2017(04)
[3]基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型[J]. 姚志洪,蒋阳升,韩鹏,罗孝羚,徐韬.  交通运输系统工程与信息. 2017(01)
[4]基于遗传算法的交叉口信号控制多目标优化[J]. 李振龙,董文会,韩建龙,朱明浩.  计算机应用. 2016(S2)
[5]基于行程时间分布的异质交通流车队离散模型[J]. 姚志洪,沈旅欧,巫威眺,蒋阳升,黄磊.  中国公路学报. 2016(08)
[6]考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法[J]. 别一鸣,李轶舜,王琳虹,王殿海,宋现敏.  西南交通大学学报. 2013(02)
[7]北京交通拥堵引起的生态经济价值损失评估[J]. 吴栋栋,邵毅,景谦平,霍振彬.  生态经济. 2013(04)
[8]信号交叉口多目标动态决策模型及其优化方法[J]. 首艳芳,徐建闽.  公路交通科技. 2012(11)
[9]集成VISSIM、Excel VBA和MATLAB的仿真平台研究[J]. 卢守峰,韦钦平,沈文,刘喜敏.  交通运输系统工程与信息. 2012(04)
[10]基于综合绿波带最宽的交叉口信号协调控制优化方法[J]. 刘小明,王力.  吉林大学学报(工学版). 2013(01)

博士论文
[1]交通信号协调控制基础理论与关键技术研究[D]. 卢凯.华南理工大学 2010
[2]城市交叉口信号协调控制方法研究[D]. 宋现敏.吉林大学 2008

硕士论文
[1]停车费用对居民出行方式选择影响研究[D]. 徐丹丹.北京交通大学 2017
[2]YZY800D型压桩机机架结构轻量化技术研究[D]. 董作见.西南交通大学 2015



本文编号：3207186