【摘要】：針對(duì)在城市交通信號(hào)控制中存在對(duì)交通流難以精確建模的問題,首先利用交通流的重復(fù)性特點(diǎn),提出了一種基于迭代學(xué)習(xí)的城市交通信號(hào)控制方法,并證明了在不確定初態(tài)下迭代學(xué)習(xí)控制算法的收斂性.其次,結(jié)合路網(wǎng)宏觀基本圖的特性分析了基于迭代學(xué)習(xí)的交通信號(hào)控制策略對(duì)路網(wǎng)交通態(tài)勢(shì)的影響.結(jié)果表明,當(dāng)?shù)某跏紶顟B(tài)在期望初態(tài)值的小范圍內(nèi)波動(dòng)時(shí),系統(tǒng)的跟蹤誤差仍能收斂到一個(gè)界內(nèi);通過對(duì)交通信號(hào)的迭代學(xué)習(xí)控制,路段的實(shí)際占有率能夠逐步逼近期望占有率,從而使路網(wǎng)內(nèi)的車輛密度分布更加均勻,確保交通流在更優(yōu)的宏觀基本圖下運(yùn)行,防止因車輛密度分布不均引起的通行效率下降及交通擁堵的發(fā)生.最后,通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)所提方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證.
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to model traffic flow accurately in urban traffic signal control, an urban traffic signal control method based on iterative learning is proposed by using the repetitive characteristics of traffic flow. The convergence of iterative learning control algorithm in uncertain initial state is proved. Secondly, combined with the characteristics of the macroscopic basic diagram of the road network, the influence of the traffic signal control strategy based on iterative learning on the traffic situation of the road network is analyzed. The results show that when the initial state of the iteration fluctuates in a small range of the expected initial state, the tracking error of the system can still converge to a boundary. Through the iterative learning control of the traffic signal, the actual occupation rate of the road section can gradually approach the expected occupancy rate, so that the vehicle density distribution in the road network is more uniform and the traffic flow runs under the better macro basic map. Prevent traffic efficiency decline and traffic congestion caused by uneven distribution of vehicle density. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by simulation experiments.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61134004)資助~~
【分類號(hào)】：U491.54

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2481379