隨著城市化進(jìn)程加快,交通擁堵問題日益突出,城市固有道路網(wǎng)面臨著越來越大的交通壓力,大力發(fā)展智能交通系統(tǒng)是解決該問題的最有效途徑。交通信號控制系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要子系統(tǒng),合理的信號控制能夠有效提升干線車輛通行效率,而多個干線路口信號的協(xié)調(diào)控制具有更高的工程應(yīng)用價值與理論價值。交通信號控制問題具有復(fù)雜性、非線性、不確定性等特點,難以用精確系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型表示和求解。模糊控制由于不需要精確的數(shù)學(xué)模型,在處理復(fù)雜非線性系統(tǒng)中有著巨大的優(yōu)勢,被廣泛應(yīng)用于智能交通控制系統(tǒng)中。為解決典型模糊控制在處理不確定性問題方面的不足,本文以二型模糊控制理論為基礎(chǔ),為系統(tǒng)隸屬度函數(shù)增加新的維度來描述其不確定性,圍繞交通信號控制策略展開研究,論文主要工作有:研究了交通信號控制的相關(guān)理論,系統(tǒng)分析了采用模糊理論并應(yīng)用二型模糊控制器解決干線信號控制問題的合理性,在此基礎(chǔ)上,研究了單交叉口交通信號控制。以城市干線主交叉口實例為研究對象,建立基于二型模糊控制的四相位控制模型,解決了典型模糊控制中隸屬度函數(shù)無法自適應(yīng)變化的缺點。根據(jù)實際大型干線單交叉口的交通流數(shù)據(jù),以平均延誤作為最終優(yōu)化指標(biāo),得到最優(yōu)信號控制方案。使用仿真... 

【文章來源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?ＩＴＳ分類??

?于人的反應(yīng)時間及交通流特性等原因，在綠燈初期和黃燈結(jié)尾部分存在兩段未被有效利??用的時間（啟動損失和停車損失），如圖２．１所不。其中啟動損失也成為前損失，停車??損失也成為后損失。??綠燈時間?黃燈時間??＜??？???１?１?：??＜??？??啟動損失?停車ｆｅ失??圖２．?１有效綠燈時間??由此可知，有效綠燈時間等于綠燈時間與黃燈時間的總和并減去信號損失時間，用??式（２．３）表示：??Ｇ＝Ｇ?＋?Ｙ－Ｌ?（２．３）??式中，Ｉ為該相位的相位信號損失時間（■０。??（５）相位差??相位差是協(xié)調(diào)控制中不可或缺的參數(shù)，它有兩種定義方式。??①

（６）綠波帶寬度??綠波帶寬度又稱綠波寬度，是指車輛在一定的車速行駛在具有協(xié)調(diào)功能得的最大通行權(quán)，也就是最大綠燈時間，單位通常用來表示。如圖２．３中時間／Ｓ??ｒＴ??〇ｃ??Ａ?Ｂ?Ｃ?Ｄ?距離／ｍ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于相位差協(xié)調(diào)機(jī)制的區(qū)域交通信號優(yōu)化控制[D]. 胡海濤.南京郵電大學(xué) 2018
[2]主干路上支路口與相鄰交叉口的最小距離研究[D]. 仲杰.重慶交通大學(xué) 2018
[3]左彎待轉(zhuǎn)區(qū)對信號配時與交通排放的影響[D]. 許向輝.大連理工大學(xué) 2018
[4]基于道路交通狀態(tài)判別的信號控制優(yōu)化方法研究與應(yīng)用[D]. 劉劍峰.蘭州交通大學(xué) 2017
[5]基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測及應(yīng)用研究[D]. 解小平.蘭州交通大學(xué) 2017
[6]基于模糊控制的交通信號配時優(yōu)化[D]. 李鑫瑞.西安科技大學(xué) 2016
[7]干線綠波交通信號控制方法研究[D]. 侯永芳.吉林大學(xué) 2015
[8]平面交叉口信號模糊控制研究[D]. 張華龍.華中科技大學(xué) 2015
[9]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及系統(tǒng)性能評估研究[D]. 張永江.蘭州理工大學(xué) 2013
[10]基于遺傳算法的城市干線交通信號協(xié)調(diào)控制研究[D]. 王東.長安大學(xué) 2010



本文編號：2908943