城市路网交叉口信号预测及配时控制

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1、第35卷第8期西安工业大学学报Vol.35No.82015年8月JournalofXi’anTechnologicalUniversityAug.2015DOI:10.16185/j.jxatu.edu.cn.2015.08.013城市路网交叉口信号预测及配时控制张骥1,汤元会2(1.西安工程大学电子信息学院,西安710048;2.陕西省计量科学研究院电磁计量中心,西安710065)摘要:针对车辆在行驶中速度受车辆密度的影响,文中提出了描述路网中交通流动态关系的排队模型,根据模型预测控制算法,设计相应的模型预测控制器.采用路网排队状态均衡的协调控制

2、,实时动态地调整各交叉口的相位绿灯时间,避免部分路段因绿灯时间分配不足导致的长时间拥堵.测试结果表明,该方法能有效地减少车辆在路网行驶中的延误时间和停车次数.关键词:城市路网;排队状态均衡;交叉口协调控制;模型预测控制中图号:TP391.9文献标志码:A文章编号:16739965(2015)08067206犘狉犲犱犻犮狋犻狅狀狅犳犐狀狋犲狉犲犮狋犻狅狀狊犛犻犵狀犪犾犪狀犱犜犻犿犻狀犵犆狅狀狋狉狅犾狅犳犝狉犫犪狀犚狅犪犱犖犲狋狑狅狉犽1,犜犃犖犌犢狌犪狀?犺狌犻2犣犎犃犖犌犑犻(1.SchoolofElectronicandInformation

3、,Xi’anPolytechnicUniversity,Xi’an710048,China;2.ElectromagneticMetrologyCenter,ShaanxiInstituteofMetrologyofScience,Xi’an710065,China)犃犫狊狋狉犪犮狋:Aimingattheproblemofvehiclespeedaffectedbydensitywhenvehiclesruninlink,aqueuemodeldescribingthedynamicrelationshipoftrafficflowisestabl

4、ishedbytakingfullaccountoftherelationshipsbetweenvehiclespeedanddensity.Thecorrespondingmodelpredictivecontrollerisdesignedbasedonthemodelpredictivecontrolalgorithm.Thecontrollerappliesthequeuestatusbalancedcontrollingideaanddynamicallyadjuststhegreensignaltimeforeachphaseofthe

5、intersections,sothattheprolongedcongestionsoccurredinsomelinksduetotheinadequategreensignaltimeareavoided.Experimentalresultsshowthattheproposedapproachcaneffectivelydecreasethedelaytimeandthenumberofvehiclestopscausedbythevehiclesrunningintheroadnetworks.犓犲狔狑狅狉犱狊:urbanroadnetw

6、ork;equilibriumofqueuestatus;intersectioncoordinationcontrol;modelpredictivecontrol交叉口信号控制是城市交通管理的重要手段,协调控制均难以达到理想的控制效果.因此,必须合理的信号配时对交通流在路网中的高效平稳运从整个路网出发进行交叉口信号的协调优化.行至关重要.随着城市路网规模的不断扩大和交通针对多交叉口的协调控制问题,国内外学者提[1][2]流量的日益增长,单个交叉口的信号优化或干线的出了很多方法,包括模糊控制、最优控制、混收稿日期:20150516作者简介:张

7、骥(1978?),男,西安工程大学工程师,主要研究方向为电气工程自动化.E?mail:zhgxx_2001@126.com.第8期张骥,等:城市路网交叉口信号预测及配时控制673[3][4?5]合Petri网及模型预测控制等.其中,模型预测控制方法由于具有模型预测、滚动优化和反馈校正的特点,并能方便处理被控变量和决策变量的各种约束受到了广泛关注.在交通领域中,模型预测控制已经在高速公路网络和城市交通网络控制中[6]得到了应用.文献[7]提出了一个高速公路和城市交通网络的混合交通流模型,并采用模型预测控制方法对匝道口和交叉口信号进行协调控制;文献图1路

8、段交通流运行示意图[8]根据路段车辆数动态变化关系提出了一个同时Fig.1Diagramofroadtraf

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