面向城域交通控制的子区划分及信号控制优化方法研究

发布时间：2017-08-16 16:36

  本文关键词：面向城域交通控制的子区划分及信号控制优化方法研究

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【摘要】：交通信号控制技术是交通管理领域的一个备受关注的前沿课题,在车辆管理、交通监控、智能公交等方面具有广阔的应用前景。近年来随着计算机技术的迅速发展,经过各国研究人员的创造和各项研究工作的开展,许多新兴控制理论和控制算法接连出现,许多已化为成熟的交通控制软件在实际项目上广泛运用。然而,由于城市交通环境复杂、多变,城市交通系统数据量庞大等因素的干扰,交通信号控制技术在理论和应用上存在着诸多不完善和有待解决的问题,因而开发出优良的区域划分方法和模糊控制方法具有一定的学术价值和应用价值。本文在区域交通控制方法的基础上,分别从交通子区划分和单交叉口模糊控制这两个方面进行研究。1)针对交通控制子区划分中划分及协调方法不细致,导致子区内延误优化效果不佳的问题,本文对协调方法评分计算方法进行了研究,并根据关联度的差别采取不同的协调处理方法;基于Synchro协调因子对路网关联性进行计算,行驶时长、路长、车流量、车流形态、信号周期等因素是运算的主要依据因素,分析了不同关联度下两交叉口间的协调因素权重,通过软件模拟的方法分析不同协调方法产生的效能,并确定适当的比例,从而降低区域的延误。2)针对以往遗传优化模糊控制器在运算初期高适应度个体进化缓慢,运算效率不高的问题,分别对遗传算法优化和模糊控制器进行了研究,通过增大高适应度个体的交叉概率和变异概率,降低迟滞现象的发生,增强算法的效率;在种群的选择处理中,选择适中的种群大小,提高了搜索效率;同时采用高斯型隶属度函数,使控制特性更加平缓、效果有所提高。
【关键词】：子区划分 协调方法 模糊控制 适应度 隶属度函数
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.54
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 绪论12-19
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 城市交通控制子区划分研究现状13-15
• 1.2.2 城市交通智能控制方法研究现状15-17
• 1.3 课题研究的主要工作及结构安排17-19
• 第2章 城市交通信号控制的基本理论19-27
• 2.1 信号控制方式的分类19-20
• 2.2 交叉口信号控制的基本参数和评价指标20-24
• 2.2.1 基本参数20-23
• 2.2.2 评价指标23-24
• 2.3 模糊控制24-26
• 2.3.1 模糊控制概述24
• 2.3.2 模糊集合的定义及其表示方法24-25
• 2.3.3 模糊化控制器的基本结构25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 交通控制子区内划分方法27-40
• 3.1 交通控制子区划分27-28
• 3.1.1 交通控制子区概念27
• 3.1.2 控制子区调整27-28
• 3.2 子区内划分准则分析28-30
• 3.2.1 交叉口间距因素28-29
• 3.2.2 路段车流量因素29
• 3.2.3 交叉口周期因素29
• 3.2.4 子区内划分准则29
• 3.2.5 对应划分准则的协调处理方法29-30
• 3.3 关联计算方法及协调方法评分30-32
• 3.3.1 协调因子30-31
• 3.3.2 协调处理方法评分计算31-32
• 3.3.3 协调处理划分流程32
• 3.4 仿真分析32-38
• 3.4.1 模型选取32-33
• 3.4.2 仿真模型建立33-34
• 3.4.3 交叉口关联度计算34-35
• 3.4.4 运用传统子区控制方法进行处理35-37
• 3.4.5 运用子区内调整方法进行处理37-38
• 3.5 本章小结38-40
• 第4章 基于改进遗传算法的交叉口模糊控制40-54
• 4.1 模糊控制器的设计原理40-42
• 4.1.1 控制器结构40
• 4.1.2 控制算法40-41
• 4.1.3 模糊推理41
• 4.1.4 解模糊41-42
• 4.2 遗传算法优化设计42-48
• 4.2.1 遗传算法简介42-44
• 4.2.2 利用遗传算法优化模糊控制器44-48
• 4.3 仿真分析48-53
• 4.3.1 遗传算法对隶属度函数的优化49-51
• 4.3.2 遗传算法对模糊规则的优化51-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第5章 总结与展望54-56
• 5.1 总结54
• 5.2 展望54-56
• 参考文献56-62
• 致谢62-63
• 附录A 攻读硕士学位期间发表学术论文63

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本文编号：684366