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时间:2019-03-10
《探析基于元胞自动机和模糊控制的微观交通仿真研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、西南交通大学硕士学位论文基于元胞自动机和模糊控制的微观交通仿真研究姓名:赵磊申请学位级别:硕士专业:交通信息工程及控制指导教师:唐慧佳20100501西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要随着经济的发展,交通问题已经成为世界各国最为关注的重要问题之一。交通仿真技术是解决这一问题的有效手段。利用交通仿真模型,人们可以动态、逼真地仿真交通流、交通拥堵以及交通事故等各种交通现象,深入地分析车辆、驾驶员、行人、道路以及交通流的特征,有效地进行交通规划、交通组织管理与控制以及交通能源节约等方面的研究。本文首先从微观交通仿真系统
2、中的交通模型入手,在研究了微观交通仿真发展过程和现状的基础上,分析了元胞自动机模型在交通仿真应用中的优点及不足,并对模型中车辆速度和加速度的确定过程进行改进,使其能够更好的描述实际交通状况。以元胞自动机模型为基础建立了路段模型和交叉口模型,并将模糊控制理论引入到模型中,利用模糊控制能够描述驾驶员决策过程的特点,结合元胞自动机模型建立了车辆模型。在此基础上,分析、建立了车辆跟驰模型、换道模型以及车辆生成模型,在单交叉口信号控制模型中实现了定时控制和模糊控制两种方案,并仿真了两交叉口的运行情况。通过对微观交通仿真系统的模型
3、的研究和分析,设计了仿真系统的总体框架,阐述了各个模块的功能和作用,并设计了各个模型的实现流程。最后,运用面向对象编程技术对微观交通仿真系统进行了实现,通过计算机图形界面进行了显示,并对交叉口交通流参数进行了统计。在系统仿真过程中,车辆运行状态和交通信号状态较为准确地反映了实际交通环境中的各种状况,验证了本文仿真方法的有效性。关键词微观交通仿真;交通模型;元胞自动机;模糊控制西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractWiththedevelopmentofeconomy,trafficproblemshav
4、ebecameoneofthemostimportantissuesthatconcernedbycountriesallovertheworld.Trafficsimulationtechnologyisallimportantmethodtoresolvethisproblem.Usingtrafficsimulationmodels,trafficflow,trafficcongestion,trafficaccidentsandothertrafficphenomenacanbesimulateddynamic
5、allyandrealistically,characteristicsofvehicles,drivers,pedestrians,roadsandtrafficflowcouldbeanalyzeddeeply,andtheresearchesoftrafficplanning,trafficmanagementandcontrol,conservationoftrafficenergyandotheraspectswillbecarriedouteffectively.Thispaperfirstlystarts
6、withthetrafficmodelsofmicroscopictrafficsimulationsystem,theadvantagesanddeficienciesofcellularautomatamodelintheapplicationoftrafficsimulationareanalyzedbasedonstudiesofthedevelopmentandcurrentsituationofmicroscopictrafficsimulation,andthedeterminationprocessof
7、vehiclevelocityandaccelerationinthemodelisimprovedinordertomakethedescriptionofactualtrafficconditionsbetter.Sectionmodelandintersectionmodelareestablishedbasedoncellularautomatamodel,andfuzzycontroltheoryisintroducedintothemodel,usingthecharacteristicsoffuzzyco
8、ntrolwhichcoulddescribethedecision-makingprocessofdrivers,combiningcellularautomatamodel,thevehiclemodelofthisPaperisestablished.Onthisbase,car-followingmodel,lane—ch
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