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华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?

发布时间: 2020-05-21
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      行业领先的城市交通技术服务团队华咨交通科技近年来高效服务城市交通技术,为推进城市交通信号灯配时优化和线控统筹积极发力,为了调整车辆流量便于通行,信号灯通常设置在城市道路的交叉路口。 华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?根据信号色差控制车辆的节奏。 车辆可以在绿灯方向行驶,但在红灯方向行驶的车辆不能行驶。 它由流量流量驱动,称为相位。 相位差是交叉路口和交叉路口之间同一颜色信号的开始时间(或结束时间)的时间差。 相位差主要应用于十字路口与十字路口之间的车辆参数。 合理设置交叉点相位差,确保车辆连续通过交叉点,道路畅通。 相反,不合理的相位差设定使车辆容易遭遇红灯,增加车辆延迟和道路拥堵。 本文分为四个阶段。华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?时间常数,周期:信号周期是时序优化的重要参数,与时序优化效应密切相关。 在交叉路口道路系统中,信号周期是交叉路口的全部信号机在全部信号周期(红、绿、黄信号机在全方向运行1次)所需要的时间的合计。华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?绿色信号比率:交通信号定时周期中有效绿色时间与信号周期的比率。 车辆可以有效利用绿色时间。 平滑的交叉路口绿色时间与绿色文字的比率,是信号设计最佳时机的重要时间参数。 信号相位的绿灯比越高,绿灯利用率越高,信号相位平滑,车辆拥塞率越低,在有效绿灯时间内通过的车辆总数越多。华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?交通流参数:交通流量是一定时间内通过交叉路口的车辆总数,没有特别指示流量。 大量观测数据表明,到达十字路口的车辆基本遵循泊松分布和二元分布等概率论的离散分布。 通过数学知识的应用,我们可以更准确地获取交通数据信息,更好地了解交通情况。华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?信号控制设定的基础:减速道路停车控制交叉口的最大通行能力,根据traffic  法规,在干线道路上有很多车辆的情况下,干线道路的通行能力几乎不受次要道路上车辆的影响。 对于二级道路上的车辆,车辆优先,在保证道路安全的基础上,只能通过干线道路。 即,在该控制模式下,根据干线道路的通行能力,交叉路口的干线道路的最大通行能力与其饱和度(秩序和安全地通过干线道路的车辆的总数)大致相等。 通过计算主要道路车辆向二次道路车辆提供运动空间,二次道路的最大容量能够根据路径提供的空间量(二次车辆能够插入主要车辆间的空间量)来计算。华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?十字路口的平均延迟时间,在干线道路与副干线道路的交通比流量被固定的情况下,能够近似地描述两个控制模式下的交叉路口交通流延迟时间的变化曲线。 为了减少交叉路口的延迟时间,当交叉路口的总交通量流量较小时,控制模式不变,但是采用减速让步/停车控制模式的方法的交叉路口总交通量流量在较大信号输入端采用信号控制模式。

华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?

      华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?三动态定时算法的实现,相关绩效指标的选择,为了提高延迟d  (各车道的车辆平均信号控制延迟) :有限道路资源的利用效率,使车辆延迟最小化,远离各阶段是重要的研究方向。 道路上的车辆延迟量d主要包括两部分:均匀延迟量Du  (由于车辆的均匀到达而导致的延迟量)和随机延迟量Dr  (在车辆排队之前的时间处存在的延迟量),其中Du是到达延迟量的恒定延迟量。 Dr是延迟差,用于不一致的车辆到达率。华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?队列长度:在多目标联合最优化函数中,指标不需要b。通行能力:我们以停车线为准,提供车辆,红绿灯十字路口的重要性能参数是通行能力、延迟、列长、停车次数和饱和度。 本文信号定时指标的四个性能参数主要是通行能力的提高、延迟的减少、矩阵长度的减少、停车次数的减少。 同时,通过加权选择通行能力、延迟、停车时间,作为多目标联合优化的参数。 以矩阵长度为模糊控制指标,增加交叉口有效绿灯时间,形成信号分配时的优化模型。华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?模糊动态优化算法,根据模糊控制的双输入单输出理论,模糊动态优化以当前阶段和下一阶段的队列长度为模糊控制变量。 也就是说,模糊当前阶段的队列长度和下一阶段的队列长度,然后搜索模糊规则表以计算模糊组合的具体关系。 另外,将当前相位的队列长度和实际的交叉点的下一相位的队列长度作为输入变量,得到输出模糊值,通过除去模糊得到蓝色信号附加时间。华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?实验模拟结果的比较华咨智慧交通:如何高效开展城市交通信号灯配时优化和线控统筹?仿真结果由Matlab给出。 仿真数据比较表明,多目标优化算法优于web  ster算法,大大减少了总延迟、平均停车时间,提高了道路通行能力。 基于多目标优化模糊控制算法将第一阶段有效蓝信号时间加到环中。

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