發(fā)布時間：2018-05-27 20:10

  本文選題：信號控制優(yōu)化 + 交叉口群　； 參考：《東南大學》2016年碩士論文

【摘要】：城市道路信號控制會引起到達交叉口進口道的車輛運行工況發(fā)生變化,從而使機動車在交叉口的排放大大增加。如何通過有效的信號控制來減少機動車排放已成為城市交通控制研究的一項重要課題。目前直接以交叉口機動車排放為優(yōu)化目標的信號控制研究還很匱乏,現(xiàn)有的相關(guān)研究還僅限于單點信號控制優(yōu)化。基于此,本文以單個交叉口的機動車排放分析為基礎(chǔ),建立了以排放最小為目標的交叉口群的信號控制優(yōu)化模型；借助交通仿真與優(yōu)化模型之間的交互運算,實現(xiàn)了交叉口群機動車排放優(yōu)化,并制定了相關(guān)的信號控制策略。在交叉口排放計算模型方面,本文采用基于交叉口停車狀況的排放計算方法。基于比功率分區(qū)排放因子對車輛的減速、怠速、加速、勻速四種工況的排放因子進行標定。在排放因子的標定過程中,紅燈期間到達的車輛被視為完全停車；綠燈前期,即排隊消散期間,到達的車輛被視為不完全停車;綠燈后期,即排隊已完全消散后,到達的車輛被視為不停車。結(jié)合到達交叉口進口道的個體車輛停車狀況與相應(yīng)的運行工況,本文計算獲得交叉口進口道上各個車道的機動車排放量,并對各個車道的車輛排放進行匯集獲得交叉口機動車總排放。在交叉口群信號控制優(yōu)化的過程中,本文保持原信號配時方案中的相位設(shè)計和周期時長不變,只對綠燈時長進行優(yōu)化,并采用遺傳算法求解優(yōu)化模型,通過交通仿真與信號優(yōu)化控制算法的交互,獲得交叉口群的最優(yōu)配時方案。本文選取昆山市中心城區(qū)包含7個相鄰交叉口的交叉口群進行實例分析,評估結(jié)果證實了優(yōu)化模型的有效性。最后以延誤為信號優(yōu)化的輔助評價指標,結(jié)合排放分析,制定了相關(guān)信號控制策略。
[Abstract]:The urban road signal control can cause the vehicle running condition to reach the intersection inlet channel , so that the emission of the motor vehicle at the intersection is greatly increased . How to reduce the emission of motor vehicle through effective signal control has become an important subject of urban traffic control research .
The vehicle emission optimization is realized by means of the interactive operation between the traffic simulation and the optimization model , and the related signal control strategy is established . In the aspect of the intersection emission calculation model , the emission factors based on the cross - port parking condition are adopted . In the calibration process of the emission factors , the vehicles arriving during the red light are considered to be completely stopped ;
In the early stage of the green light , that is , during the period of queuing dissipation , the arriving vehicles are regarded as incomplete parking ; the vehicles arriving at the later stage of the green light are regarded as non - parking . In the process of optimizing the signal control of the intersection , the paper calculates the vehicle emission quantity of each lane on the intersection inlet passage , and obtains the optimal distribution scheme of the intersection group by using the genetic algorithm to solve the optimization model .
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491.54

【參考文獻】

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本文編號：1943582