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《城市交通系統(tǒng)智能優(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(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、山東大學(xué)博士學(xué)位論文城市交通系統(tǒng)智能優(yōu)化控制研究姓名：朱文興申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：賈磊20060528山東大學(xué)博士學(xué)位論文摘要隨著國民經(jīng)濟(jì)的不斷增長，人民生活水平的不斷提高，汽車進(jìn)入尋常百姓家中業(yè)已成為現(xiàn)實，隨之而來的城市交通問題則日益突現(xiàn)出來。因此，采用現(xiàn)代科學(xué)手段，研究一些智能化的方法來解決城市交通管理問題，就成為當(dāng)務(wù)之急。城市交通系統(tǒng)是一個帶有隨機(jī)性、復(fù)雜性、不確定性的大系統(tǒng)，對它的研究，人們無法建立精確的數(shù)學(xué)模型，必須借助于智能化的方法，如模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，才有
2、可能解決城市交通問題。因此，建立有效的智能交通系統(tǒng)是目前研究人員所追求的目標(biāo)。所謂的智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportationSystem簡稱ITS)是指將先進(jìn)的信息技術(shù)、電子通訊技術(shù)、自動控制技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等有機(jī)地運用于整個交通運輸管理體系而建立起的一種實時、準(zhǔn)確、高效的交通運輸綜合管理和控制系統(tǒng)。它是由若干子系統(tǒng)所組成的，通過系統(tǒng)集成將道路、駕駛員和車輛有機(jī)地結(jié)合在一起，加強三者之間的聯(lián)系。借助于系統(tǒng)的智能技術(shù)將各種交通方式的信息及道路狀況進(jìn)行登記、收集、分析，并通過遠(yuǎn)程通
3、訊和信息技術(shù)，將這些信息實時提供給需要的人們，以增強行車安全，減少行車時間，并指導(dǎo)行車路線。同時管理人員通過采集車輛、駕駛員和道路的實時信息來提高其管理效率，以達(dá)到充分利用交通資源的目的。日本、美國、西歐、澳大利亞等都建立了相應(yīng)組織機(jī)構(gòu)從事相關(guān)方面的開發(fā)應(yīng)用并取得了一些成果。我國政府部門也早已認(rèn)識到智能交通的重大戰(zhàn)略意義，采取一系列措施，對智能交通研究加大了投入，給予重點扶持。本文是在研究前人科研成果的基礎(chǔ)上，根據(jù)城市交通的規(guī)律，提出了“實時預(yù)測，微觀控制，中觀協(xié)調(diào)，宏觀誘導(dǎo)”的城市交通智能化管理新思路，其核心是
4、建立控制與誘導(dǎo)相協(xié)同的路徑優(yōu)化模型，模型的性能指標(biāo)是出行時間，即交通網(wǎng)絡(luò)里的出行車輛從起點到終點之間花費時間最少。實時交通流預(yù)測是智能交通系統(tǒng)研究的一個重要問題，對交通流山東大學(xué)博士學(xué)位論文實時準(zhǔn)確的預(yù)測是動態(tài)交通控制和誘導(dǎo)的前提。關(guān)于交通流預(yù)測分兩種：一種是微觀意義上的，即以實時交通數(shù)據(jù)信息來預(yù)測幾分鐘之內(nèi)的交通流狀況，叫做短時交通流預(yù)測，另一種是宏觀意義上的，通常是以小時、日、月、甚至是年來計算，是基于交通規(guī)劃的預(yù)測，叫做長時交通流流預(yù)測。本文指的是短時交通流預(yù)測。傳統(tǒng)的交通流預(yù)測模型有很多，如求和滑動平均自
5、回歸模型，卡爾曼濾波模型，非參數(shù)回歸模型，指數(shù)平滑模型等，這些模型在一定程度發(fā)揮了應(yīng)有的作用，隨著智能方法的興起，交通流預(yù)測模型則轉(zhuǎn)向了智能預(yù)測模型。智能預(yù)測模型主要包括狀態(tài)空間重構(gòu)法模型、譜分析法模型以及基于模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗集理論、混沌理論、小波理論的復(fù)合預(yù)測模型等。目前比較多的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合預(yù)測模型。本文提出了基于最疏集的交通流智能預(yù)測方法，該方法主要是利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近特性，結(jié)合在第三章定義的最疏集聚類方法，使得交通流預(yù)測快速有效。微觀控制是指交通網(wǎng)絡(luò)里單個交通節(jié)點的信號控制，主要是
6、利用實時預(yù)測的交通流，建立以車輛平均延誤最小為目標(biāo)的優(yōu)化模型，求得通過交通節(jié)點最省時間的信號配時(有時是求綠信比)。文章第四章提出了一個新的交通節(jié)點的定義．“大路口”，實際上是交通網(wǎng)絡(luò)最小控制單元的重新定義。跟傳統(tǒng)的最小控制單元相比，“大路口”概念的提出不僅有效改善了交通流在局部的控制效果，而且對將來交通路網(wǎng)規(guī)模的精簡起到很好的作用。中觀協(xié)調(diào)是指對主干路上的交通流進(jìn)行有效的協(xié)調(diào)和控制，即通過建立主干路交通控制優(yōu)化模型，根據(jù)實時交通流來將整條主干路的各個參數(shù)包括周期、綠信比、相位差等優(yōu)化出來，從而實現(xiàn)交通流的通暢運
7、行。文章的第五章提出了主干路多目標(biāo)優(yōu)化控制算法，建立以車輛平均延誤最小和交通流量最大為目標(biāo)的優(yōu)化模型，分別采用遺傳算法優(yōu)化交通流量最大情況下的主干路統(tǒng)一周期值，然后，將周期根據(jù)每個路口以車輛平均延誤最小為目標(biāo)優(yōu)化得到的綠信比分配下去。另外，本文還提出了干線上節(jié)點之間相位差的優(yōu)化模型，通過考慮節(jié)點入口的排隊長度以及所有車輛的時間延誤，優(yōu)化相位差，從而有效Ⅱ山東大學(xué)博士學(xué)位論文協(xié)調(diào)整條主干路上的交通流。宏觀誘導(dǎo)是針對整個城市交通網(wǎng)絡(luò)而言的，由于對整個交通網(wǎng)絡(luò)實施全面控制的難度是相當(dāng)大的，幾乎是不可實現(xiàn)的，因此，采用交
8、通流誘導(dǎo)不失為一種宏觀上管理城市交通流的可行的方法之一。文章的第六章定義了一種新的動態(tài)交通路網(wǎng)模型一交通流密度圖。通過定義交通路網(wǎng)模型，把靜態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)與動態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合在一起，它的節(jié)點是交通控制最小單元包括“大路口”，每條邊(弧)不是兩交叉口之間的街道，而是兩交叉口之間的交通流，邊(弧)的權(quán)值大小就用兩交叉口之間車流密度的函數(shù)來表示，這樣的交通網(wǎng)絡(luò)圖把城市的地理信息和
