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城市平面交叉路口交通信号优化控制

作者：蔡蕾 Publish: 2007-8-2 Hits:-

【中文题名】

城市平面交叉路口交通信号优化控制

【英文题名】

Optimized Control of Traffic Signal for Urban Grade Intersection

【学科专业】

计算机系统结构

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-2

【中关键词】

交通信号,点控,线控,自适应,遗传算法,模糊控制

【英关键词】

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>自动控制理论>>

【论文摘要】

本文从国内外城市平面交叉路口交通信号控制的研究现状出发,研究了交通信号的优化配时问题。研究的目标是在实时交通数据采集的基础上利用模糊控制、遗传算法等方法实现信号灯的优化控制。文章针对现有城市交通信号控制系统的不足之处,提出了一种城市平面交叉路口交通信号优化控制的设计方案。该方案将模糊控制和自适应遗传算法相结合来对交通信号进行控制。在单个交叉路口的控制中,根据预估的总车流量和最近两个周期的车流变化量,模糊推理得出下一个周期的时长,再利用改进后的自适应遗传算法决定相位信号配时。在此基础之上,实现对多个交叉口协调控制即线控:首先将实测的速度值转化为区间平均速度,然后计算相位差,对干线上的信号灯实施绿波带控制。通过仿真,得出了比较好的计算结果,证实设计的合理性和实现的有效性。

【论文题纲】

提要	4-7
第一章绪论	7-12
1.1 选题的背景和意义	7-8
1.2 交通信号控制发展简史	8-9
1.3 交通信号控制技术研究概况	9-11
1.4 论文结构	11
1.5 本章小结	11-12
第二章交通信号控制理论、模糊控制理论及遗传算法介绍	12-29
2.1 引言	12
2.2 城市交通信号控制概述	12-20
2.2.1 交通信号控制系统的组成与运行过程	12-13
2.2.2 基本概念及控制参数	13-15
2.2.3 信号控制类型	15-18
2.2.4 信号控制常用性能指标	18-19
2.2.5 交通信息的检测技术	19-20
2.3 模糊控制理论概述	20-23
2.3.1 模糊控制的特点	20
2.3.2 模糊控制器原理	20-21
2.3.3 实现模糊控制的具体步骤	21-23
2.4 遗传算法	23-28
2.4.1 遗传算法简介	23-24
2.4.2 遗传算法基本原理	24-27
2.4.3 遗传算法收敛性	27-28
2.5 本章小结	28-29
第三章交通信号模糊－自适应遗传优化算法	29-38
3.1 引言	29
3.2 模糊推理周期时长	29-34
3.2.1 模糊化	30-32
3.2.2 模糊规则	32-33
3.2.3 模糊推理	33-34
3.2.4 解模糊	34
3.3 改进的自适应实数编码遗传算法优化配时	34-37
3.3.1 自适应遗传算法	34-35
3.3.2 自适应选择策略	35-36
3.3.3 自适应交叉概率及变异概率	36-37
3.4 本章小结	37-38
第四章单交叉路口信号优化控制	38-53
4.1 引言	38
4.2 交叉路口基本描述	38-39
4.3 单交叉路口信号优化控制模型	39-43
4.3.1 路口的延误排队车辆描述	39-41
4.3.2 变量约束关系描述	41-42
4.3.3 优化控制目标及描述	42-43
4.4 优化方法实现	43-44
4.5 仿真研究及结论	44-52
4.5.1 仿真条件	44-45
4.5.2 十字路口四相位仿真结果及分析	45-48
4.5.3 丁字路口三相位仿真结果及分析	48-51
4.5.4 结论	51-52
4.6 本章小结	52-53
第五章交通干线信号优化控制	53-60
5.1 引言	53-54
5.2 交通干线信号控制系统基本描述	54-56
5.2.1 交通干线系统参数	54-56
5.2.2 交通干线信号控制系统路面描述	56
5.3 交通干线信号优化控制模型	56-58
5.3.1 控制策略	56-57
5.3.2 控制方法实现	57-58
5.4 仿真研究及结论	58-59
5.5 本章小结	59-60
结论和未来的工作	60-62
参考文献	62-65
摘要	65-68
Abstract	68-71
致谢	71

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388690



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