本文選題：交通運輸系統(tǒng)工程　切入點：快速路　出處：《吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：采用模糊C均值聚類方法將快速路交通狀態(tài)劃分為暢通、輕度擁擠和擁擠狀態(tài)。將快速路二階宏觀交通流模型與粒子濾波算法相結(jié)合,實現(xiàn)對快速路交通狀態(tài)參數(shù)的估計,并將交通狀態(tài)參數(shù)估計結(jié)果劃分到對應(yīng)狀態(tài)中,得到交通狀態(tài)估計結(jié)果。在交通狀態(tài)估計的基礎(chǔ)上,考慮3種交通狀態(tài)下的交通運行特性,結(jié)合可變限速控制和入口匝道控制建立快速路聯(lián)合控制模型。采集吉林省長春市東部快速路交通數(shù)據(jù)進行實例驗證,結(jié)果表明:聯(lián)合控制模型的應(yīng)用減少了快速路交通流總時間費用消耗的4.55%,降低了交通流密度,在一定程度上緩解了交通擁擠。
[Abstract]:The fuzzy C-means clustering method is used to divide the traffic state of expressway into smooth, mildly congested and congested state.The second order macroscopic traffic flow model of expressway is combined with particle filter algorithm to realize the estimation of traffic state parameters of expressway. The estimation results of traffic state parameters are divided into corresponding states and the traffic state estimation results are obtained.On the basis of traffic state estimation, considering the traffic operation characteristics of three traffic states, combined with variable speed limit control and on-ramp control, the combined control model of expressway is established.The result shows that the application of the combined control model can reduce the total time cost of the expressway traffic flow by 4.55%, and reduce the density of the traffic flow.The traffic congestion has been eased to some extent.
【作者單位】： 吉林大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51278221;51378076)
【分類號】：U491

【參考文獻】

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本文編號：1705347