亚洲h色精品,亚洲精品久久久久,欧美激情一二三区,成人影院入口

學(xué)術(shù)咨詢服務(wù),正當(dāng)時(shí)......期刊天空網(wǎng)是可靠的職稱工作業(yè)績成果學(xué)術(shù)咨詢服務(wù)平臺!!!

基于軌跡數(shù)據(jù)的干線綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)

發(fā)布時(shí)間:2022-01-20所屬分類:科技論文瀏覽:1

摘 要: 摘要:由于干線綠波協(xié)調(diào)控制方案實(shí)施路段的物理與交通特性差異,在實(shí)際交通場景中不同干線協(xié)調(diào)控制效果難以量化比較。本文利用車輛軌跡數(shù)據(jù),從綠波協(xié)調(diào)特性出發(fā),提出了一種基于軌跡數(shù)據(jù)的城市干線綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)方法,以實(shí)現(xiàn)對不同綠波控制方案的評價(jià)。首先利

  摘要:由于干線綠波協(xié)調(diào)控制方案實(shí)施路段的物理與交通特性差異,在實(shí)際交通場景中不同干線協(xié)調(diào)控制效果難以量化比較。本文利用車輛軌跡數(shù)據(jù),從綠波協(xié)調(diào)特性出發(fā),提出了一種基于軌跡數(shù)據(jù)的城市干線綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)方法,以實(shí)現(xiàn)對不同綠波控制方案的評價(jià)。首先利用軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行方案評價(jià)所需的車輛 OD 矩陣數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì);其次在考慮協(xié)調(diào)干線路段內(nèi)未協(xié)調(diào)車輛數(shù)對干線綠波協(xié)調(diào)影響下,利用車輛實(shí)際與理想連續(xù)通過交叉口數(shù)構(gòu)建干線綠波協(xié)調(diào)控制評價(jià)方法,并利用 VISSIM 進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該評價(jià)方法能夠?qū)Σ煌删綠波協(xié)調(diào)控制方案進(jìn)行準(zhǔn)確評價(jià),且在較低軌跡統(tǒng)計(jì)車輛滲透率下仍具備可行性,其有助于綠波協(xié)調(diào)控制算法的優(yōu)化與實(shí)際應(yīng)用。

基于軌跡數(shù)據(jù)的干線綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)

  關(guān)鍵詞:交通控制;綠波評價(jià);軌跡數(shù)據(jù);協(xié)調(diào)指數(shù)

  0 引 言

  城市干線綠波協(xié)調(diào)控制作為一種緩解城市交通擁堵的干線協(xié)調(diào)控制方法,由于其部署簡單和效果明顯而被廣泛用于城市交通控制中。城市干線綠波協(xié)調(diào)控制相關(guān)研究多集中于控制模型的優(yōu)化,常玉林等[1]分析了綠帶速、周期以及相位差等指標(biāo),提出了一種雙向綠波信號的改進(jìn)圖解法; 黃慧瓊等[2]通過分析交叉口間距與車輛排隊(duì)消散時(shí)間,提出了一種干線綠波協(xié)調(diào)公共周期與相位差的優(yōu)化方法; 于德新等[3]基于線性規(guī)劃模型,提出了一種干線協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)了對MULTIBAND模型中綠波帶形式優(yōu)化; 荊彬彬等[4]從車隊(duì)實(shí)際形式速度波動性出發(fā),以雙向綠波帶寬之和最大以及速度波動百分百之和最大為一、二級目標(biāo),提出了一種綠波協(xié)調(diào)控制目標(biāo)規(guī)劃模型; 盧凱等[5]針對不同綠燈終點(diǎn)型綠波帶設(shè)計(jì),基于雙向綠波設(shè)計(jì)數(shù)解算法,構(gòu)建了一種雙向綠波協(xié)調(diào)數(shù)解法; 李永強(qiáng)等[6]針對綠波控制開環(huán)控制問題,以最大綠波帶寬為優(yōu)化目標(biāo),提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動交通響應(yīng)綠波協(xié)調(diào)控制模型; Ma等[7]將自適應(yīng)機(jī)制引入綠波控制,以綠波帶寬最大和延誤最小為目標(biāo),提出了一種基于自適應(yīng)人工魚群算法的綠波控制系統(tǒng)優(yōu)化方法。上述算法研究重點(diǎn)側(cè)重于算法優(yōu)化,不同算法模型在遷移到實(shí)際干線協(xié)調(diào)路段時(shí)算法適應(yīng)性可能存在一定差異。因此,對不同干線綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)研究有助于增強(qiáng)算法的魯棒性,提升干線綠波控制方案實(shí)際應(yīng)用效果。

  目前,對于綠波協(xié)調(diào)控制效果的評價(jià),卓曦等[8]從綠波系統(tǒng)效率與安全指標(biāo)出發(fā)提出了一種綠波協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)評價(jià)方法;施俊慶等[9]利用仿真軟件對雙向綠波控制效果進(jìn)行了評價(jià);林清韓等[10]將綠波交通特有參數(shù)與傳統(tǒng)指標(biāo)相結(jié)合,同時(shí)考慮次干道通行效率,利用灰色關(guān)聯(lián)分析法對綠波協(xié)調(diào)系統(tǒng)控制效果進(jìn)行了評價(jià);盧凱[11]通過計(jì)算行駛速度和綠波帶寬之間的關(guān)系,利用集對分析法對不同綠波控制方案進(jìn)行評價(jià),但其評價(jià)結(jié)果受到閾值選取和綠波協(xié)調(diào)交叉口數(shù)量的限制;總體看來適用于不同綠波協(xié)調(diào)控制方案評價(jià)方法研究較為缺乏。此外,當(dāng)前綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)指標(biāo)獲取較為復(fù)雜,指標(biāo)計(jì)算過程中相關(guān)參數(shù)取值可能會影響實(shí)際場景下評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

  綜上,國內(nèi)外學(xué)者對綠波協(xié)調(diào)控制進(jìn)行了一系列研究,但實(shí)際場景下適用于多種綠波協(xié)調(diào)控制方案評價(jià)方法研究相對較少。本文以車輛軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)了車輛行駛OD矩陣表,協(xié)同考慮車輛連續(xù)通過交叉口數(shù)與停車次數(shù)構(gòu)建了干線綠波協(xié)調(diào)控制評價(jià)方法,在保證評價(jià)方法簡便可操作的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對不同綠波控制方案的評價(jià)。

  1 綠波控制評價(jià)方法

  本文所提出的綠波控制效果評價(jià)方法是基于車輛實(shí)際行駛軌跡,通過軌跡數(shù)據(jù)獲取車輛行駛 OD 矩陣表。在此基礎(chǔ)上,利用綠波協(xié)調(diào)特性(車輛連續(xù)通過交叉口)構(gòu)建了評價(jià)方法,從而實(shí)現(xiàn)了不同綠波控制效果評價(jià)。

  1.1 數(shù)據(jù)處理

  當(dāng)下由于各種檢測器以及終端設(shè)備的應(yīng)用,使得車輛數(shù)據(jù)的獲取變得更加輕松,豐富的數(shù)據(jù)使得對于交通控制的研究可以更加深入,但是由于檢測器損壞以及數(shù)據(jù)傳輸過程中的數(shù)據(jù)丟失,原始數(shù)據(jù)往往需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以便獲得有效數(shù)據(jù)。其中車輛軌跡原始數(shù)據(jù)信息主要包括:車輛 ID、時(shí)間戳、車輛經(jīng)緯度、車輛速度。車輛軌跡信息數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表 1 所示。

  完成有效數(shù)據(jù)獲取后將時(shí)間戳轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間從而便于數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì),還需要對數(shù)據(jù)中存在的重復(fù)數(shù)據(jù)以及缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以車輛 ID 作為檢索基礎(chǔ),在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)對車輛重復(fù)信息進(jìn)行清理,對于缺失數(shù)據(jù)通過同一車輛 ID 的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵數(shù)據(jù)的補(bǔ)全以及無關(guān)數(shù)據(jù)清除。在完成數(shù)據(jù)處理后可以通過對于車輛軌跡信息與實(shí)際地圖信息的匹配并以車輛 ID 為基本單元生成車輛軌跡時(shí)空圖(圖 2),并以車輛的軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛 OD 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。

  1.2 車輛 OD 矩陣

  OD 矩陣是描述交通網(wǎng)絡(luò)中所有出行起點(diǎn)到出行終點(diǎn)之間在一定時(shí)間范圍內(nèi)交通流量的表格,反映了某個(gè)城市或區(qū)域的基本交通需求[12]。OD 矩陣在交通規(guī)劃研究中占有極其重要的地位,能揭示出城市交通癥結(jié)的原因、交通需求與土地利用、經(jīng)濟(jì)活動的規(guī)律[13]。本文中將干線綠波協(xié)調(diào)路段編號作為 OD 矩陣中的起點(diǎn)與終點(diǎn)。

  完成原始數(shù)據(jù)處理后,將所測綠波協(xié)調(diào)控制路段位置信息與車輛軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,獲得每輛車的行駛軌跡以及速度,以便對綠波協(xié)調(diào)路段內(nèi)車輛進(jìn)行軌跡統(tǒng)計(jì)車輛 OD 數(shù)據(jù),其中車輛 OD 表中的起點(diǎn) O (origin)與終點(diǎn) D(destination)皆位于車輛行駛的路段位置。定義在綠波協(xié)調(diào)控制路段內(nèi)連續(xù)通過兩個(gè)及以上交叉口的車輛為有效綠波協(xié)調(diào)車輛。定義綠波協(xié)調(diào)路段內(nèi)車輛 OD 出行中出發(fā)點(diǎn)為車輛初始進(jìn)入綠波協(xié)調(diào)交叉口前路段編號,目的地為車輛駛離干線綠波路段編號或由于延誤而在干線綠波內(nèi)開始排隊(duì)路段編號,即在干線綠波協(xié)調(diào)控制中車輛一次出行可能存在多個(gè) OD 出行。由于本文提出的評價(jià)方法對于雙向綠波與單向綠波計(jì)算方法相同,現(xiàn)用單向綠波交通進(jìn)行例證說明。綠波交通干線示意圖如圖 3 所示,其中 i C 表示干線綠波中第 i 個(gè)交叉口, i L 表示干線綠波中第 i 個(gè)路段。

  根據(jù)車輛軌跡數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)干線綠波車輛通行情況,并記錄入車輛 OD 出行表,詳細(xì)步驟如下: Step 1:檢測進(jìn)入干線綠波協(xié)調(diào)控制路段內(nèi)車輛初始時(shí)間 0 t 位于路段位置信息起點(diǎn) O ;

  1.3 綠波評價(jià)指數(shù)設(shè)計(jì)

  交通評價(jià)作為交通控制的基礎(chǔ),其從指標(biāo)選取到權(quán)重確定再到目標(biāo)函數(shù)確定具有整套的評判流程,城市干線綠波協(xié)調(diào)控制作為一種特殊的交通控制方法,在對比不同控制方案效果評價(jià)時(shí),考慮干線綠波協(xié)調(diào)控制內(nèi)交通狀態(tài)造成車輛行駛速度與設(shè)計(jì)車速產(chǎn)生偏離,對于干線綠波協(xié)調(diào)控制效果的評價(jià)不能使用常規(guī)的交通評價(jià)方法,一般的交通評價(jià)方法是對于交通狀態(tài)的評價(jià),其評價(jià)結(jié)果的好壞與交通狀態(tài)有著直接的關(guān)系,而對于綠波干線協(xié)調(diào)來說,其本質(zhì)上應(yīng)將干線協(xié)調(diào)前后狀態(tài)提升程度作為評判依據(jù),但如此進(jìn)行評價(jià)不僅實(shí)際難以操作,而且不能進(jìn)行不同干線綠波協(xié)調(diào)控制方案的評價(jià)。綜上,本文從干線綠波協(xié)調(diào)控制實(shí)際效果出發(fā),構(gòu)建干線綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)方法。

  干線綠波協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)目的是使車輛在設(shè)計(jì)車速行駛下每個(gè)路口都遇到綠燈,從而保證干線綠波能夠承載更多交通量。對于干線協(xié)調(diào)車輛而言,車輛連續(xù)通過交叉口數(shù)目將極大影響駕駛員對于干線綠波控制效果整體感受,本質(zhì)上車輛連續(xù)通過交叉口車輛數(shù)目越多等價(jià)于車輛在干線綠波內(nèi)行駛時(shí)間越短,但車輛一次出行可能存在不同連續(xù)通過交叉口數(shù)組合,其連續(xù)通過交叉總數(shù)可能一致,僅以實(shí)際車輛連續(xù)通過交叉口數(shù)目進(jìn)行評價(jià)會影響評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。為了克服交通狀態(tài)隨機(jī)性對評價(jià)結(jié)果造成的波動,在實(shí)際車輛連續(xù)通過交叉口數(shù)目上引入了理想車輛連續(xù)通過交叉口數(shù),車輛一次出行產(chǎn)生的不同 OD 出行,分別根據(jù)其理想車輛連續(xù)通過交叉口數(shù)計(jì)算實(shí)際綠波協(xié)調(diào)對于理想狀態(tài)的近似程度,此外,由于實(shí)際綠波協(xié)調(diào)運(yùn)行中未進(jìn)入綠波干線協(xié)調(diào)車輛數(shù)量存在波動性,其數(shù)據(jù)大小會干擾綠波協(xié)調(diào)實(shí)際運(yùn)行狀況,故在干線綠波評價(jià)時(shí)需對其進(jìn)行剔除。綜上,本論文設(shè)計(jì)了綠波實(shí)際通行效率值、綠波理想通行效率值、綠波通行擾動值,進(jìn)而綜合計(jì)算綠波協(xié)調(diào)評價(jià)指數(shù),最終對城市干線綠波協(xié)調(diào)控制進(jìn)行評價(jià)。評價(jià)流程圖如圖 5 所示。

  基于車輛 OD 矩陣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表計(jì)算相關(guān)指標(biāo)如下:

  1)綠波實(shí)際通行效率值設(shè)計(jì)。對于進(jìn)入干線綠波協(xié)調(diào)車輛計(jì)算綠波實(shí)際通行效率值 R I ,其指標(biāo)大小表示車輛在綠波協(xié)調(diào)控制方案實(shí)際運(yùn)行狀態(tài),其物理意義為從不同路段進(jìn)入綠波協(xié)調(diào)控制路段的車輛數(shù)與其相應(yīng)實(shí)際連續(xù)通過交叉口數(shù)乘積,對于單車而言 R I 代表干線綠波在實(shí)際狀態(tài)下的車輛客觀打分,打分值為單車實(shí)際連續(xù)通過交叉口數(shù)。

  2)綠波理想通行效率值設(shè)計(jì)。對于進(jìn)入綠波協(xié)調(diào)車輛,理想情況下車輛從進(jìn)入綠波協(xié)調(diào)路段遇到的首個(gè)綠燈交叉口開始一直到駛離干線綠波路段內(nèi)所經(jīng)過的各個(gè)路口均為綠燈。結(jié)合車輛 OD 矩陣數(shù)據(jù)與理想連續(xù)通過交叉口數(shù)計(jì)算綠波理想通行效率值 I I ,其表示綠波控制效果的理想運(yùn)行狀態(tài),實(shí)際含義為所有 OD 出行中各交叉口駛?cè)胲囕v數(shù)與其在綠波協(xié)調(diào)干線內(nèi)行駛時(shí)可連續(xù)通過交叉口數(shù)的乘積,對于單車而言 I I 代表干線綠波在理想狀態(tài)的車輛客觀打分,打分值為單車在綠波協(xié)調(diào)路段行駛內(nèi)理想連續(xù)通過交叉口數(shù)。

  3)綠波通行擾動值設(shè)計(jì)。對于未進(jìn)入干線綠波協(xié)調(diào)的車輛,其數(shù)量對干線協(xié)調(diào)控制效果造成影響,在計(jì)算綠波理想通行效率值時(shí),數(shù)據(jù) i N 值將未進(jìn)行綠波協(xié)調(diào)車輛納入統(tǒng)計(jì)范圍,同時(shí)當(dāng)存在大量車輛未進(jìn)行干線綠波協(xié)調(diào)控制等極端場景時(shí)要保證評價(jià)結(jié)果的穩(wěn)定性,就必須將未進(jìn)行協(xié)調(diào)車輛從其中剔除;此外,不同綠波協(xié)調(diào)方案在實(shí)際應(yīng)用中,控制場景具有不可重復(fù)性。為消除上述因素對評價(jià)結(jié)果的影響,故定義了綠波通行擾動值,其實(shí)際意義為綠波協(xié)調(diào)控制路段內(nèi)未進(jìn)入綠波交通的車輛數(shù)與連續(xù)通過交叉口數(shù),對于單車而言 D I 代表未進(jìn)入綠波協(xié)調(diào)車輛客觀打分,由于對象是未進(jìn)入干線綠波協(xié)調(diào)車輛,其打分值均定義為 1。

  4)綠波協(xié)調(diào)評價(jià)指數(shù)設(shè)計(jì)。對于綠波協(xié)調(diào)評價(jià)是基于實(shí)際通行效率值,在考慮干線綠波擾動值大小前提下,計(jì)算其相較于綠波理想通行狀態(tài)的近似程度。

  2 仿真驗(yàn)證

  以文獻(xiàn)[14]中干線綠波協(xié)調(diào)交叉口基本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用 VISSIM 構(gòu)建干線綠波協(xié)調(diào)仿真實(shí)驗(yàn),仿真路網(wǎng)如圖 6 所示,干線長度為 0.94 km,其中包括 4 個(gè) T 型交叉口,交叉口從下至上分別為交叉口 1 至交叉口 4,交叉卡間距分別為 234、281、166m,其各交叉口流量流向如表 3 所示,仿真持續(xù)時(shí)間為 1 h。

  文獻(xiàn)[14]中通過實(shí)際調(diào)研,擬定了 2 種綠波干線協(xié)調(diào)控制方案,其分別為將整個(gè)干線綠波協(xié)調(diào)劃分為多個(gè)子區(qū)下的綠波協(xié)調(diào)控制方案與常規(guī) 4 個(gè)交叉口共周期的干線綠波協(xié)調(diào)控制方法。第 1 種信號控制方案中前兩交叉口公共周期為 132 s,后兩交叉口公共周期為 162 s; 第 2 種控制方案中公共周期均為 170 s。詳細(xì)配時(shí)如表 4 所示。

  利用 VISSIM 進(jìn)行仿真建模,模擬實(shí)際干線綠波協(xié)調(diào)的運(yùn)行狀態(tài),在保證安全性的同時(shí)可以方便對不同綠波協(xié)調(diào)控制方案的模擬,VISSIM 仿真軟件具有豐富的評價(jià)功能,可以獲取有效的交通評價(jià)參數(shù),此外其提供了豐富的 COM 接口支持二次開發(fā)。

  3 結(jié)果分析

  VISSIM 仿真軟件可以輸出相關(guān)延誤、停車次數(shù)等交通評價(jià)數(shù)據(jù),其結(jié)果具有一定可信性,為使本文評價(jià)方法更加具有可信性,利用多次仿真獲得路網(wǎng)的干線綠波協(xié)調(diào)車輛延誤值作為本文提出的評價(jià)方法的參照進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。以 5 min 為單位時(shí)長,在仿真時(shí)長內(nèi)分別統(tǒng)計(jì)兩個(gè)方案的車輛延誤情況,結(jié)果如圖 7 所示。

  可以看出, 綠波控制方案 2 在大部分仿真時(shí)間控制效果優(yōu)于方案 1,在仿真初始運(yùn)行階段由于仿真軟件車輛仍未進(jìn)入中心交叉口,干線綠波內(nèi)車輛未達(dá)到預(yù)期交通量,此時(shí)邊界交叉口信號控制方案對與整體綠波協(xié)調(diào)控制效果的評價(jià)起到了關(guān)鍵作用,此時(shí)仿真軟件并不能真實(shí)反映控制方案的情況。總體上去除由于仿真軟件造成的仿真數(shù)據(jù)偏差,兩方案控制效果都隨著路網(wǎng)交通狀態(tài)的穩(wěn)定而趨于平穩(wěn),同時(shí)干線綠波的車輛延誤狀況在一段時(shí)間增長態(tài)勢后呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài),方案 2 與方案 1 相比車輛延誤降低了 18.15%,其控制效果體現(xiàn)明顯優(yōu)越性。

  此外,同樣以 5 min 為單位進(jìn)行車輛 OD 矩陣表的統(tǒng)計(jì)并計(jì)算兩方案的協(xié)調(diào)指數(shù),結(jié)果如圖 8 所示。控制方案 2 同樣優(yōu)于方案 1,其 VISSIM 仿真評價(jià)數(shù)據(jù)得出的結(jié)論具有一致性,值得注意的是,相較于 VISSIM 仿真評價(jià)結(jié)果在初始時(shí)產(chǎn)生了結(jié)果偏差,本文所提出的綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)方法在交通狀態(tài)變化下表現(xiàn)出了一定的穩(wěn)定性。

  此外,對于實(shí)際干線綠波內(nèi)車輛軌跡數(shù)據(jù)并不能完全獲取問題,利用 MATLAB 聯(lián)合 VISSIM 二次開發(fā),通過在不同軌跡數(shù)據(jù)采集車輛滲透率 p 下的評價(jià)結(jié)果分析,盡可能去模擬實(shí)際綠波干線內(nèi)車輛數(shù)據(jù)特征,進(jìn)而對評價(jià)方法的魯棒性進(jìn)行驗(yàn)證。不同滲透率下綠波評級結(jié)果分析如圖 9 所示,整體而言綠波協(xié)調(diào)信號控制方案 2 優(yōu)于方案 1,其結(jié)果與上文采用延誤作為評價(jià)結(jié)果具有一致性,同時(shí)隨著軌跡數(shù)據(jù)采集車輛滲透率的降低,綠波協(xié)調(diào)信號控制方案 2 相較于方案 1 的優(yōu)越性在逐步降低,當(dāng)滲透率降低到 20%時(shí),信號控制方案 2 的優(yōu)越性難以被有效刻畫,究其原因在于當(dāng)滲透率降低當(dāng)一定程度時(shí),干線綠波內(nèi)隨機(jī)性被放大,對于綠波協(xié)調(diào)評價(jià)指數(shù) E I 不穩(wěn)定歸結(jié)于實(shí)際綠波通行效率值 R I , R I 在低滲透率時(shí)會產(chǎn)生較大的波動性,故影響最后方案評價(jià)結(jié)果,但總體看來,在保證軌跡數(shù)據(jù)采集車輛一定滲透率下,該評價(jià)方法具備實(shí)際可行性。

  4 結(jié) 論

  本文提出了一種基于軌跡數(shù)據(jù)的干線綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)方法,從綠波協(xié)調(diào)實(shí)際運(yùn)行狀況出發(fā),面對不同綠波協(xié)調(diào)控制車輛速度不確定性造成的評價(jià)困難,本文通過定義車輛 OD 矩陣來記錄干線綠波協(xié)調(diào)車輛運(yùn)行狀況,同時(shí)結(jié)合綠波交通特性利用連續(xù)通過交叉口數(shù)為車輛進(jìn)行打分,并以此為基礎(chǔ)計(jì)算干線綠波實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)相較于理想狀態(tài)的近似程度,實(shí)現(xiàn)了不同干線綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià)。仿真結(jié)果表明,本文所提出的評價(jià)方法可以實(shí)現(xiàn)對不同綠波控制方案的有效評價(jià);且在一定滲透率下評價(jià)方法也具備可行性。但是,由于本文仿真模型限制,對于更多交通狀態(tài)下干線綠波協(xié)調(diào)控制效果評價(jià),以及在不同綠波協(xié)調(diào)交叉口數(shù)與交叉口類型下的綠波控制效果評價(jià)有待進(jìn)一步研究。——論文作者:劉小明 1,魏向達(dá)1,董路熙 1,尚春琳 1

  參考文獻(xiàn)

  [1]常玉林, 張其強(qiáng), 張鵬. 城市干線雙向綠波控制優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)),2014,28(12):108-112.

  [2]黃慧瓊, 歐方前. 干線綠波協(xié)調(diào)控制優(yōu)化研究[J]. 廣西科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2020, 31(3): 91-98.

  [3]于德新, 田秀娟, 楊兆升, 等. 改進(jìn)的干線協(xié)調(diào)信號控制優(yōu)化模型[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版), 2017,51(10): 2019-2029.

  [4]荊彬彬, 鄢小文, 吳煥, 等.考慮行駛速度波動的進(jìn)口單放綠波協(xié)調(diào)控制模型[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息, 2017, 17(3): 83-90.

  [5]盧凱, 徐建閩, 李軼舜. 進(jìn)口單獨(dú)放行方式下的干道雙向綠波協(xié)調(diào)控制數(shù)解算法[J]. 中國公路學(xué)報(bào),2010,23(3):95-101.

  [6]李永強(qiáng), 李康, 馮遠(yuǎn)靜. 數(shù)據(jù)驅(qū)動交通響應(yīng)綠波協(xié)調(diào)信號控制[J]. 控制理論與應(yīng)用, 2016,33(5): 588-598.

  [7] Ma C X , He R C. Green wave traffic control system optimization based on adaptive genetic-artificial fish swarm algorithm[J]. Neural Computing and Applications, 2019, 31: 2073-2083.

  [8]卓曦, 施文榮, 錢振東. 城市干道綠波協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)交通評價(jià)方法[J]. 福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2015, 43(3): 369-376.

熱門核心期刊

sci|ssci服務(wù)

EI|SCOPUS服務(wù)

翻譯潤色解答

論文發(fā)表指導(dǎo)

學(xué)術(shù)成果常識

2023最新分區(qū)查詢?nèi)肟?/a>

SCISSCIAHCI

主站蜘蛛池模板: 石家庄市| 沅江市| 台山市| 子长县| 禄劝| 石渠县| 巴里| 通渭县| 汉寿县| 富阳市| 霞浦县| 绥滨县| 高淳县| 崇州市| 肃南| 荃湾区| 定安县| 昌乐县| 德阳市| 河南省| 西乌珠穆沁旗| 辉县市| 娄底市| 兰考县| 青田县| 乐都县| 盐池县| 斗六市| 嘉祥县| 山丹县| 阳江市| 永川市| 靖州| 荣昌县| 中西区| 利津县| 北宁市| 天峨县| 南川市| 郎溪县| 长垣县|