本文關(guān)鍵詞：面向城域交通控制的子區(qū)劃分及信號控制優(yōu)化方法研究

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【摘要】：交通信號控制技術(shù)是交通管理領(lǐng)域的一個(gè)備受關(guān)注的前沿課題,在車輛管理、交通監(jiān)控、智能公交等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。近年來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,經(jīng)過各國研究人員的創(chuàng)造和各項(xiàng)研究工作的開展,許多新興控制理論和控制算法接連出現(xiàn),許多已化為成熟的交通控制軟件在實(shí)際項(xiàng)目上廣泛運(yùn)用。然而,由于城市交通環(huán)境復(fù)雜、多變,城市交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)量龐大等因素的干擾,交通信號控制技術(shù)在理論和應(yīng)用上存在著諸多不完善和有待解決的問題,因而開發(fā)出優(yōu)良的區(qū)域劃分方法和模糊控制方法具有一定的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。本文在區(qū)域交通控制方法的基礎(chǔ)上,分別從交通子區(qū)劃分和單交叉口模糊控制這兩個(gè)方面進(jìn)行研究。1)針對交通控制子區(qū)劃分中劃分及協(xié)調(diào)方法不細(xì)致,導(dǎo)致子區(qū)內(nèi)延誤優(yōu)化效果不佳的問題,本文對協(xié)調(diào)方法評分計(jì)算方法進(jìn)行了研究,并根據(jù)關(guān)聯(lián)度的差別采取不同的協(xié)調(diào)處理方法;基于Synchro協(xié)調(diào)因子對路網(wǎng)關(guān)聯(lián)性進(jìn)行計(jì)算,行駛時(shí)長、路長、車流量、車流形態(tài)、信號周期等因素是運(yùn)算的主要依據(jù)因素,分析了不同關(guān)聯(lián)度下兩交叉口間的協(xié)調(diào)因素權(quán)重,通過軟件模擬的方法分析不同協(xié)調(diào)方法產(chǎn)生的效能,并確定適當(dāng)?shù)谋壤?從而降低區(qū)域的延誤。2)針對以往遺傳優(yōu)化模糊控制器在運(yùn)算初期高適應(yīng)度個(gè)體進(jìn)化緩慢,運(yùn)算效率不高的問題,分別對遺傳算法優(yōu)化和模糊控制器進(jìn)行了研究,通過增大高適應(yīng)度個(gè)體的交叉概率和變異概率,降低遲滯現(xiàn)象的發(fā)生,增強(qiáng)算法的效率;在種群的選擇處理中,選擇適中的種群大小,提高了搜索效率;同時(shí)采用高斯型隸屬度函數(shù),使控制特性更加平緩、效果有所提高。
【關(guān)鍵詞】：子區(qū)劃分 協(xié)調(diào)方法 模糊控制 適應(yīng)度 隸屬度函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.54
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 城市交通控制子區(qū)劃分研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 城市交通智能控制方法研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 課題研究的主要工作及結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第2章 城市交通信號控制的基本理論19-27
• 2.1 信號控制方式的分類19-20
• 2.2 交叉口信號控制的基本參數(shù)和評價(jià)指標(biāo)20-24
• 2.2.1 基本參數(shù)20-23
• 2.2.2 評價(jià)指標(biāo)23-24
• 2.3 模糊控制24-26
• 2.3.1 模糊控制概述24
• 2.3.2 模糊集合的定義及其表示方法24-25
• 2.3.3 模糊化控制器的基本結(jié)構(gòu)25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 交通控制子區(qū)內(nèi)劃分方法27-40
• 3.1 交通控制子區(qū)劃分27-28
• 3.1.1 交通控制子區(qū)概念27
• 3.1.2 控制子區(qū)調(diào)整27-28
• 3.2 子區(qū)內(nèi)劃分準(zhǔn)則分析28-30
• 3.2.1 交叉口間距因素28-29
• 3.2.2 路段車流量因素29
• 3.2.3 交叉口周期因素29
• 3.2.4 子區(qū)內(nèi)劃分準(zhǔn)則29
• 3.2.5 對應(yīng)劃分準(zhǔn)則的協(xié)調(diào)處理方法29-30
• 3.3 關(guān)聯(lián)計(jì)算方法及協(xié)調(diào)方法評分30-32
• 3.3.1 協(xié)調(diào)因子30-31
• 3.3.2 協(xié)調(diào)處理方法評分計(jì)算31-32
• 3.3.3 協(xié)調(diào)處理劃分流程32
• 3.4 仿真分析32-38
• 3.4.1 模型選取32-33
• 3.4.2 仿真模型建立33-34
• 3.4.3 交叉口關(guān)聯(lián)度計(jì)算34-35
• 3.4.4 運(yùn)用傳統(tǒng)子區(qū)控制方法進(jìn)行處理35-37
• 3.4.5 運(yùn)用子區(qū)內(nèi)調(diào)整方法進(jìn)行處理37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-40
• 第4章 基于改進(jìn)遺傳算法的交叉口模糊控制40-54
• 4.1 模糊控制器的設(shè)計(jì)原理40-42
• 4.1.1 控制器結(jié)構(gòu)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 遺傳算法優(yōu)化設(shè)計(jì)42-48
• 4.2.1 遺傳算法簡介42-44
• 4.2.2 利用遺傳算法優(yōu)化模糊控制器44-48
• 4.3 仿真分析48-53
• 4.3.1 遺傳算法對隸屬度函數(shù)的優(yōu)化49-51
• 4.3.2 遺傳算法對模糊規(guī)則的優(yōu)化51-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第5章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 總結(jié)54
• 5.2 展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-62
• 致謝62-63
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文63

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