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《探索城市交通信號的免疫優(yōu)化控制研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、華東交通大學碩士學位論文城市交通信號的免疫優(yōu)化控制研究姓名：景玉軍申請學位級別：碩士專業(yè)：交通信息工程及控制指導教師：徐雪松20070609摘要城市交通信號的免疫優(yōu)化控制研究隨著社會發(fā)展，交通擁擠和尾氣污染己成為社會備受關(guān)注的問題，不少學者對此進行了廣泛研究，并取得了不少成績，尤其是智能交通系統(tǒng)地提出和研究，為交通控制領(lǐng)域的研究指明了方向。在學習、總結(jié)現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，本文提出一種以免疫算法為核心的城市交通信號在線自適應控制方法。首先，針對當前交通信號配時方案多單以延誤最小為目標來確定周期時長和其它各參
2、數(shù)，會導致控制綜合效益難以實現(xiàn)最高的狀況，建立周期和各相位綠燈時間關(guān)于排隊長度、延誤的控制目標模型，考慮了多項指標，提高控制綜合效益，從而改進和完善配時方法。其次，針對當前交通信號控制參數(shù)設計大都考慮某種交通流量下最優(yōu)，難以確保控制參數(shù)在一定時段長度內(nèi)與波動變化的交通流長期匹配，導致控制效果與交通流不相適應的狀況，運用動態(tài)規(guī)劃的思想將控制過程變換為一系列的單階段問題，并對各階段進行滾動優(yōu)化求解，從而提高控制性能和交叉口的運行效率。再次，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)較強的非線性擬合能力進行在線交通流量預測，并在此基礎(chǔ)
3、上利用人工免疫算法較好的自學習、自適應能力對控制參數(shù)周期時長和各相位綠燈時間進行優(yōu)化，從而生成配時方案，實現(xiàn)針對交通流變化的自適應控制。最后，采用本文提出的控制方法對實際路口控制進行仿真，仿真結(jié)果驗證了本文方法的合理性、有效性。關(guān)鍵詞：信號配時優(yōu)化，BP神經(jīng)網(wǎng)絡，交通流實時預測，人工免疫算法，自適應控制AbstractRESEARCHONIMMUNEoPTIMlZATIONALGORITHMFoRURBANTRAFFICSIGNALCoNTROLABSTRACTWiththesocialdevelopmen
4、t，trafficcongestionandexhaustpollutionhavebecomeasocialconcern．Manyscholarshaveconductedextensiveresearchandmadealotofachievements，particularlyresearchingonintelligenttransportationsystems，whichpointoutthedirectioninthisarea．Basedonstudyingandsummarizingth
5、eexistingresearchresults，allurbantrafficsigna：adaptivecontrolmethodisproposedinthispaperbasedoninllTlunealgorithm．First,inviewofthesituationthatcun'enttrafficsignalplanningprogramproducescycletimeandotherparametersbasedOnminimizeddelayonly，whichisdifficult
6、toachievemaximumcontrolefficiencies，establishesaobjectcontrolmodalofcycleandgreentimeonthedlayandthenumberofwaitingvehicles，whichconsideresanumberofindicators，Callraisecontrolefficiencies，andimprovestrafficsignalplanningmethod．Secondly，inviewofthesituation
7、thatmostcurrenttrafficsignalcontrolparametersdesignedoptimallyconsideringonlyonetrafficflow，whichisdifficulttomatchthecontrolparametersandthetrafficflowwithfluctuationinalongtime．a(chǎn)ndleadtothecontrolresultsincompatiblewithtrafficflow．transformsalongcontrolt
8、imetoaseriesofsingle—stage、而tlldynamicprogrammingmethodsandrollingoptimizeseachsingle—stage，thusimprovingperformanceandefficiencyoftheintersection．Third,forecasttrafficflowonlinewitIlthestrongnonlinearfiringc
