基于交通诱导与公交优先协同控制的信号配时方法研究

摘要

随着社会的进步以及经济的快速发展，汽车的保有量不断创下新高，大量机动车的出现造成严重的交通拥挤，同时也引起了严重的空气污染和噪声污染。为有效解决城市交通问题，满足日益增大的交通需求和保护环境的需要，必须在有限的资源约束下，坚持“公交优先”战略和“绿色交通”战略，利用先进科学技术及管理方法，多层次、多目标、多角度的解决交通问题。因此，本研究在借鉴国内外先进成果的基础上，对如何在交通诱导下实现“公交优先”、“绿色交通”展开了研究，主要工作总结如下:
　　(1)设计了包括排放因素和延误因素的双目标公交优先信号配时模型。模型构建中选取人均延误和人均排放最小作为目标函数，并提出了相应约束条件。
　　(2)对公交优先策略、交通诱导、信号配时控制三者协同作用的机理进行分析。通过设立效用函数、路径补偿系数及选择规则等方法，构建出流量依据路网状态实时更新、动态变化的模型。
　　(3)分析双环相位的组合及切换形式，设计合理的双环相位形式。通过分析交叉口流量数据，比较各进口道之间流量关系，从而确定合理的双环相位形式并进行信号配时求解。
　　(4)改进传统遗传算法，采用不满足约束个体直接死亡、构建适应度函数、以饱和度作为惩罚函数以及每代严格保优等方法，达到满足基本约束下同时优化信号周期和绿信比的目的。
　　(5)利用改进遗传算法，对上述模型进行求解，并将结果比较分析。
　　结果表明，本文提出的协同控制模型，不仅能很好的协调延误和排放这两个目标之间的关系，同时各个目标均能取得较为理想的结果，人总延误和车总延误较传统信号配时模型分别降低了4.4％和2.8％。。双环相位能较大的降低车总延误，降低幅度为22.4％，同时排放指标也能控制在较为理想的范围内，降低幅度为4.1％。

目录

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致谢

摘要

1 绪论

1．1 课题来源

1．2 论文研究背景及意义

1．2．1 论文研究背景

1．2．2 论文研究意义

1．3 国内外研究现状

1．3．1 公交信号优先研究现状

1．3．2 交通信号控制与诱导协同现状

1．4 论文研究内容和技术路线

1．5 小结

2 传统信号配时模型优化目标分析及相关求解算法

2．1 交叉口信号控制目标分析

2．1．1 延误分析

2．1．2 停车次数分析

2．1．3 通行能力分析

2．1．4 饱和度分析

2．2 最优化模型求解算法

2．2．1 传统最优化算法

2．2．2 遗传算法

2．3 小结

3 公交优先与交通诱导协同控制的信号配时模型构建

3．1 多目标信号配时模型方法概述

3．1．1 既有多目标信号配时模型方法概述

3．1．2 既有方法不足分析

3．2 多目标公交优先信号配时模型构建

3．2．1 多目标公交优先信号配时模型指标选取

3．2．2 多指标公交优先信号配时模型构建

3．3 信号配时与交通诱导协同控制的模型构建

3．3．1 交通控制与交通诱导协同概述

3．3．2 交通诱导协同控制下的流量动态变化模型

3．3．3 流量动态变化下的多目标协同控制配时模型

3．4 小结

4 基于改进遗传算法的信号配时算例研究

4．1 交叉口相关参数

4．2 模型参数标定

4．2．1 参数λ1标定

4．2．2 参数ρ、α、β标定

4．3 基于改进遗传算法的优化求解

4．3．1 遗传算法流程

4．3．2 遗传算法的MATLAB实现

4．4 改进遗传算法的应用

4．4．1 传统单目标模型信号配时方案

4．4．2 交通诱导与信号配时协同控制的多目标信号配时方案

4．5 小结

5 基于双环相位设计的信号配时模型

5．1 双环相位概述

5．1．1 相位组合

5．1．2 相位切换

5．1．3 “三阶段”相位切换过程

5．2 双环相位算例分析

5．2．1 算例相关参数

5．2．2 双环相位设计

5．3 双环相位信号配时

5．4 不同信号配时方法结果比较分析

5．5 小结

6 总结与展望

6．1 全文总结

6．2 研究展望

参考文献

附录A 遗传算法

作者简历

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