硕士论文-城市交通信号的智能控制算法研究

城市交通信号的智能控制算法研究作者：钟宜亚学位授予单位：北京工业大学参考文献(42条)1.蔡文沁我国智能交通系统发展的战略构想[期刊论文]-交通运输系统工程与信息2003(1)2.黄卫.陈里得智能运输系统(ITS)概论19993.张国伍.彭宏勤智能交通系统工程导论20034.史忠科.黄辉先.曲仕茹.陈小峰交通控制系统导论20035.尹宏宾.徐建闽道路交通控制技术20006.杨佩昆.张树声交通管理与控制19957.黄辉先城市交通信号优化控制方法的研究[学位论文]博士20008.伍建国平面交叉口控制策略及仿真系统研究[学位论文]硕士20009.刘智勇智能交通控制理论及其应用200310.PMirchandani.LHeadAreal-timetrafficsignalcontrolsystem:architecture,algorithms,andanalysis2001(06)11.JKennedy.REberhartParticleSwarmOptimization199512.JFSchutte.AAGroenwoldSizingDesignofTrussStructuresUsingParticleSwarms2003(04)13.REberhartAnewoptimizerusingparticleswarmtheory199514.XLiANon-dominatedSortingParticleSwarmOptimizerforMultiobjectiveOptimization200315.CACCoello.GTPulido.MSLechugaHandlingMultipleObjectivesWithParticleSwarmOptimization2004(03)16.XHHu.REberhartMultiobjectiveOptimizationUsingDynamicNeighborhoodParticleSwarmOptimization200217.郭创新.胡家声.叶彬.曹一家Swarmintelligenceformixed-variabledesignoptimization[期刊论文]-浙江大学学报(英文版)2004(7)18.余欣梅.李妍.熊信艮.吴耀武基于PSO考虑谐波影响的补偿电容器优化配置[期刊论文]-中国电机工程学报2003(2)19.徐海.刘石.马勇.蓝鸿翔基于改进粒子群游优化的模糊逻辑系统自学习算法[期刊论文]-计算机工程与应用2000(7)20.秦元庆.孙德宝.李宁.马强基于粒子群算法的移动机器人路径规划[期刊论文]-机器人2004(3)21.李炳宇.萧蕴诗.汪镭PSO算法在工程优化问题中的应用[期刊论文]-计算机工程与应用2004(18)22.李建勇粒子群优化算法研究[学位论文]硕士200423.李爱国.覃征.鲍复民.贺升平粒子群优化算法[期刊论文]-计算机工程与应用2002(21)24.YShi.REberhartAModifiedParticleSwarmOptimizer199825.HYFanAModificationtoParticleSwarmOptimizationAlgorithm2002(08)26.KYasuda.AIde.NIwasakiAdaptiveParticleSwarmOptimization200327.YShi.REberhartFuzzyAdaptiveParticleSwarmOptimization200128.PNSuganthanParticleSwarmOptimizerwithNeighborhoodOperator199929.FBergh.APEngelbrechtACooperativeApproachtoParticleSwarmOptimization2004(03)30.KYasuda.NIwasakiAdaptiveParticleSwarmOptimizationUsingVelocityInformationofSwarm200431.黄辉先.史忠科城市单交叉路口交通流实时遗传算法优化控制[期刊论文]-系统工程理论与实践2001(3)32.陈小锋城市交通信号动态优化控制技术研究[学位论文]博士200333.万绪军.陆化普线控系统中相位差优化模型的研究[期刊论文]-中国公路学报2001(2)34.魏朗.陈荫三.饭田恭敬城市主干道交通信号群系统控制的参数优化设计模式及其模拟系统开发[期刊论文]-交通运输工程学报2001(1)35.CPPappis.EHMamdaniAFuzzyLogicControllerforaTrafficJunctiction1977(10)36.JHLee.HKLeeDistributedandCooperativeFuzzyControllersforTrafficIntersectionsGroup1999(02)37.SChiu.SChandAdaptiveTrafficSignalControlUsingFuzzyLogic199338.JFavilla.AMachion.FGomideFuzzyTrafficControl:AdaptiveStrategies199339.JHLee.KMLee.HKLeeFuzzyControllerforIntersectionGroup199540.陈淑燕.陈森发.黄毅单路口多相位交通信号模糊控制系统的设计[期刊论文]-系统仿真学报2002(7)41.易继锴.侯媛彬智能控制技术199942.丹尼尔L鸠洛夫.马休J休伯.蒋璜.任福田.肖秋生.安永溪.徐吉谦交通流理论1983相似文献(10条)1.学位论文盖斐基于智能计算的城市交通信号的优化控制研究2009随着社会经济的不断发展与城市化进程的加快，城市人口和机动车辆日益增加，城市道路交通的拥挤与阻塞已经成为世界大中城市普遍存在的现象，由此带来的交通拥堵、交通事故、能源浪费以及成倍增加的汽车废气排放造成的环境污染等问题，不仅严重地制约着城市和社会经济的可持续发展，同时也严重地影响着城市居民的生活质量。智能交通系统是解决现代社会交通需求与供给矛盾的重要途径之一。实施智能交通系统工程不仅有利于提高交通的安全性、生产效率与效益，而且关系到土地资源与能源的合理利用、环境污染与噪声的改善，乃至国民经济的持续发展和社会经济效益的全面提高。智能交通系统是一个发展中的交叉学科，涉及到交通运输系统的各个层面。城市交通是交通系统最为重要的组成部分，城市交通智能控制是实施智能交通系统工程的首要任务，也是目前交通控制工程领域研究的热点问题之一。城市道路交通控制是一个复杂的系统工程问题，涉及到交通工程、自动控制、系统工程、优化调度等自然科学和工程技术的众多学科。作为多学科交叉的研究领域，城市交通智能控制技术的发展依赖于自然科学和工程技术的最新研究成果。把自然科学的最新研究成果和工程技术的最新方法引入城市交通智能控制，可以进一步完善城市交通控制的理论体系及应用，解决日益严重的城市交通难题。这对满足社会需求、推动国家和社会的进步以及学科的发展，无疑都具有十分重要的意义。城市道路交通是一个有人参与的时变复杂大系统，集成了人、车、路和环境等各种复杂因素，存在高度的复杂性、时变性和不确定性。基于精确数学模型的传统控制方法难以有效解决复杂的现代城市交通问题，基于智能计算的智能控制技术是解决城市交通问题的有效途径。本文结合城市道路交通智能控制研究课题的实际需要，对城市道路交通的智能控制问题进行了较为全面深入的研究，在总结该领域现有研究成果的基础上，提出了一些新的控制理念、建立了一些新的控制算法和控制模型，试图解决目前城市道路交通控制领域存在的一些疑难问题。论文的主要工作如下：(1)首先对城市道路交通控制技术的发展进行了较为详细的综述，在分析该领域存在的主要问题基础上，阐述了论文的立题依据，提出了论文的主要研究内容。(2)提出一种基于预测的主干道相交路口优化控制方法，将交通流预测与交通信号控制相结合，用于解决交通流量较大的城市主干道相交路口的信号控制问题。建立预测模型进行交通流预测，将预测的下两个相位队长作为模糊控制的输入以确定下一绿相位时间，在后一绿相位持续时间内放行该相位的预测的尚未全部排队的车流量。仿真实验表明该方法有效减小了平均车辆延误时间，达到了保持干道交通通畅的目的。(3)研究了城市干线交通信号的控制方法。基于城市干线交通中某些自然交叉口相距较近的实际情况，本章结合设计了一种基于交通预测数据的干线协调控制方法。本方法以交通流预测数据为基础，通过各个路口当前采集的车流信息预测下一个时间的各个干线路口的车流量，以预测数据通过数解法配时确定干线控制中的公共周期和绿信比，用遗传算法优化相位差。当预测的车流到达路口时，以实际路况数据为输入，根据车辆饱和度适当的调整绿信号长度，根据车流密度来调整交叉口的相位差，以最小延误和最快放行为目的，减小了交通干线的平均车辆延误时间以及排队长度，提高了干道路口相关区域内的道路使用率，达到了保持干道交通通畅的目的，是一种有效的交通控制方法。论文最后对全文进行了总结，并对下一步的研究工作进行了展望。2.学位论文李瑞敏城市交通信号控制系统相关理论模型研究及软件开发2005城市智能交通系统中的一个重要组成部分就是城市交通控制系统，其主要任务是对城市道路上的交通流进行合理的引导和控制，因此在改善交通秩序、提高交通安全、减轻环境污染、提高通行能力、改善城市面貌等方面发挥着举足轻重的作用。科学合理的城市交通控制系统的建设离不开先进实用的城市交通控制理论与模型以及城市交通控制系统软件的研究开发，这也正是本论文研究的内容。本论文应用近年来逐渐发展起来的智能控制、人工智能等理论技术对城市交通控制系统的理论与模型进行了研究，并在此基础上开发了相应的控制系统核心软件。本论文主要进行了以下几方面的工作。首先研究了部分与交通信号控制相关的交通流参数及模型，通过对现场调查数据的统计分析，对信号控制中所应用的中型客车、摩托车的折算系数进行了修正，提出了预测路口交通流转向比的神经网络模型并进行了实地验证。在控制模型的研究中，综合考虑城市交通流状况，提出了信号控制中“交通需求强度”的概念和计算方法以及基于此的单点信号多层模糊控制模型，并在模型中引入基本相序不变的相序优化模糊控制器；研究了利用遗传算法来进行模糊控制隶属度函数优化的方法并将公交优先控制引入多层模糊控制模型。研究了交叉口之间是否进行协调控制的判断方法，从理论上回答了具备怎样特征的交叉口之间适于进行协调控制的问题。提出了干线协调控制的模糊控制模型，讨论了在信号控制中面临的多目标优化的问题，提出了利用遗传算法处理信号控制多目标优化的方法。并对以上各个模型与方法进行了仿真研究。提出了基于Agent技术的集散递阶城市智能交通控制系统的系统结构，研究了战术Agent的结构及其行为学习的基本思路和模型，给出了单个信号控制Agent的强化学习模型以及多信号控制Agent的协调强化学习模型。在理论研究的基础上，研究了城市交通控制系统的发展趋势及集成化交通控制系统的系统结构，进行了交通控制系统核心软件的研究与开发，并简单介绍了了系统软件的创新点和特点及软件的初步应用情况。3.学位论文徐书雨新型网络化智能多相位交通信号机的研究2005现代城市交通日益拥挤，而平面交叉路口则是造成交通堵塞的主要“瓶颈”。为保证交通安全，防止交通堵塞，交通信号灯在大多数城市得到了广泛的应用。而传统的交通信号灯一般采用电子线路和继电器进行控制，也有少数采用可编程控制器(PLC)构成，结构复杂，可靠性低。本课题设计了一种基于计算机技术、网络通讯技术和微电子技术的新型网络化智能多相位交通控制信号机。本论文对城市交通信号控制系统作了深入的研究，通过对国内外交通信号控制系统的发展现状的了解与分析，开发了一种多相位可通信的智能交通控制信号机。该信号机可以实现路口交通无人管理，依靠能自动调节相位差的信号系统有序指挥