基于改进NJW算法的交通控制时段划分

发布时间：2018-10-23 19:10

【摘要】：为了克服人为地对交通控制进行时段划分的随意性和K-means方法本身的缺陷,使用谱聚类算法得到最优的时段划分结果.选择道路交叉口各相位的流量作为聚类数据,以尽可能代表交叉口的状态,识别出动态交通中的不同交通模式.对谱聚类中的经典NJW(Ng-Jordan-Weiss)算法进行改进,得到初始时段划分结果,再进行离群点的修正后,得到给定聚类数目下的时段划分结果.通过Synchro软件为每个时段建立最佳信号配时方案,使用SimTraffic对不同聚类数目下的时段划分结果进行仿真评价,以选择最佳的聚类数目.与K-means方法仿真对比结果表明:提出的方法使得总延误减少了6.8%、停车次数降低了5.4%.
[Abstract]:In order to overcome the randomness of the time division of traffic control and the defects of the K-means method, the spectral clustering algorithm is used to obtain the optimal time division results. In order to represent the state of intersection as much as possible, different traffic modes in dynamic traffic are identified by selecting the flow rate of each phase of road intersection as clustering data. The classical NJW (Ng-Jordan-Weiss) algorithm in spectral clustering is improved to obtain the initial time division results. After correction of outliers, the time division results for given clustering number are obtained. The optimal signal timing scheme for each time period is established by Synchro software, and the results of time division under different clustering numbers are evaluated by SimTraffic to select the best clustering number. Compared with the K-means method, the simulation results show that the proposed method reduces the total delay by 6.8 and the parking times by 5.4.
【作者单位】： 浙江大学建筑工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51338008,61304191,51278454)
【分类号】：U491.54

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2290215