發(fā)布時間：2018-01-13 23:05

  本文關(guān)鍵詞：區(qū)域高速公路網(wǎng)協(xié)同控制技術(shù)研究　出處：《長安大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著高速公路的快速發(fā)展，各地高速公路已經(jīng)呈現(xiàn)出網(wǎng)狀的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。交通控制技術(shù)的發(fā)展研究表明，要使路網(wǎng)達(dá)到最佳通行能力和服務(wù)水平，不僅要保證每條道路暢通，而且還要實現(xiàn)整個路網(wǎng)的暢通。采用合理的控制措施對高速公路進(jìn)行交通控制，從而平滑交通、消除堵塞、緩解擁擠，是確保高速公路網(wǎng)高效、快速、安全、有序地運行的前提。本論文在對目前國內(nèi)外高速公路交通控制技術(shù)做出分析研究后，，提出區(qū)域路網(wǎng)協(xié)同控制方法和技術(shù)，建立了相關(guān)控制模型，并分別進(jìn)行了仿真驗證。 論文首先在分析了交通流基本參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及交通流模型的類型和適用范圍后，根據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)特性，以陜西省榆綏高速上的路段車檢器數(shù)據(jù)為對象，建立和驗證高速公路宏觀動態(tài)交通流預(yù)測模型，為路段可變限速控制作基礎(chǔ)；其次，針對高速公路限速控制系統(tǒng)的非線性時變特性、受多種因素的影響、很難用一個精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型建模等特點，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實現(xiàn)高速公路路段的可變限速控制的建模，根據(jù)道路流量和道路交通環(huán)境特性的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測出道路的限速值，并將該模型作為路網(wǎng)協(xié)同控制模型的直接控制層進(jìn)行仿真；針對可變限速控制不能從根本上消除交通擁堵的問題，提出了交通誘導(dǎo)分流的啟動判斷條件、有效性分析以及誘導(dǎo)分流的需求計算，為交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的研究提供了數(shù)據(jù)支持；最后，采用大系統(tǒng)遞階理論，建立區(qū)域路網(wǎng)協(xié)同控制模型，通過交通密度接近臨界密度這一性能指標(biāo)不斷對協(xié)調(diào)層和直接控制層的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行修正和調(diào)整，求出期望指標(biāo)下的限速值，和滿足性能指標(biāo)的交通密度。 根據(jù)陜西省高速公路實際已有的車輛檢測器數(shù)據(jù)，通過matlab軟件對所有論文中設(shè)計的模型進(jìn)行編程和仿真驗證表明，模型的預(yù)測數(shù)值能夠很快擬合實際測量值，同時能夠滿足要求的性能指標(biāo)。
[Abstract]:With the rapid development of expressway , the highway has become a complex structure . The development of traffic control technology indicates that it is necessary to ensure that the road network reach the best passing capacity and the service level , not only to ensure the smooth traffic of each road , but also to realize the smooth operation of the whole road network . After the analysis and research on the traffic control technology at home and abroad , the paper puts forward the method and technology of regional road network cooperative control , and establishes the relevant control model and verifies the simulation respectively . Based on the analysis of the relation between the basic parameters of traffic flow and the type and application range of traffic flow model , based on the learning characteristics of RBF neural network , the paper establishes and validates the model of variable speed limit control of highway section by using fuzzy neural network method . According to the actual vehicle detector data of Shaanxi Expressway , the model of all the papers is programmed and verified by matlab software , and the predicted value of the model can quickly fit the actual measurement value and meet the required performance index .

【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U491

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1420924