基于聚类分析的信号交叉口相位组合优化方法研究

聚类算法在智能交通系统中的应用研究智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是利用先进的信息技术和感知设备对交通流进行监控、管理和调度的系统。

随着城市交通流量的不断增加和交通拥堵问题的日益严重，如何优化交通系统，提高交通效率成为了迫切需要解决的问题。

聚类算法作为一种数据分析技术，在智能交通系统中发挥着重要的作用。

通过聚类算法，我们可以对交通数据进行分析和分类，从而实现精确的交通状况评估和智能化的交通管理。

首先，聚类算法可以帮助我们对交通数据进行预处理。

在智能交通系统中，我们通常会收集大量的交通数据，包括车辆位置数据、路口信号数据等。

这些数据可能存在噪声和冗余信息，难以直接分析和应用。

聚类算法能够帮助我们对数据进行降维和清洗，去除冗余信息，并将数据分类和分组。

其次，聚类算法可以帮助我们对交通流进行预测和分析。

通过对历史交通数据的聚类分析，我们可以探索不同时间段和区域的交通流特征和规律，预测未来的交通流量和拥堵情况，并采取相应的措施进行调度和管理。

例如，聚类算法可以将交通流量分为高峰期和低峰期，并在高峰期提出合理的交通控制策略，以减少交通拥堵。

另外，聚类算法可以帮助我们发现城市交通网络中的瓶颈和瓶颈区域。

通过聚类算法，我们可以对交通网络中的交叉口、道路和区域进行分析和分类，找出交通瓶颈和拥堵问题的源头，并提出相应的改进措施。

例如，聚类算法可以将路口按照车辆密度分为高密度和低密度区域，在高密度区域增加红绿灯的时间，以提高交通流量和减少拥堵。

此外，聚类算法还可以帮助我们优化交通信号控制系统。

交通信号控制是智能交通系统中的重要组成部分，它决定了交通流量的顺畅与否。

通过聚类算法对交通数据进行分析和分类，我们可以根据不同区域和时间段的交通特征，优化信号控制系统的参数和算法，提高交通流畅度和减少交通拥堵。

例如，聚类算法可以将交通数据分为高速公路、城市主干道和小区道路等不同类型，针对不同类型的道路采取相应的信号控制策略，提高交通效率。

基于有序加权平均算子的交叉口信号配时优化研究的开题报告一、选题背景及意义随着交通流量的不断增加，城市交通拥堵问题日益严重，交叉口信号配时优化成为提高道路通行能力和交通流量的有效途径。

传统的配时优化方法主要基于经验公式和专家经验，缺乏科学性和可靠性。

因此，开展交叉口信号配时优化研究，探索更为科学、实用的优化方法具有重要的研究意义和现实意义。

现有的交叉口信号配时优化方法中，有序加权平均算子是一种常用的优化方法，其能够综合考虑多种交通指标，实现信号配时的最优化。

因此，本文拟以有序加权平均算子为核心，探究交叉口信号配时优化研究。

二、研究内容及预期目标本研究旨在基于有序加权平均算子，探究交叉口信号配时优化方法，并对其进行验证和评估。

具体研究内容如下：1.综述交叉口信号配时优化研究发展现状，分析现有优化方法的局限性和挑战。

2.研究有序加权平均算子的原理和应用方法，分析其在交叉口信号配时优化中的作用。

3.基于有序加权平均算子，构建交叉口信号配时优化模型，并进行实验验证。

4.评估交叉口信号配时优化模型的改进效果，分析其在实际道路运行环境中的适应性和可行性。

预期目标：1.构建基于有序加权平均算子的交叉口信号配时优化模型。

2.实验验证交叉口信号配时优化模型的优化效果，并得出实验结果。

3.评估交叉口信号配时优化模型的改进效果，并分析其在实际道路运行环境中的适应性和可行性。

三、研究方法及路径1.研究方法本研究将采用文献资料法、数学模型分析法、实验验证法等方法，根据当前交叉口信号配时优化研究的现状和需求，从有序加权平均算子的基础理论和实际应用出发，构建交叉口信号配时优化模型，并进行实验验证和效果评估。

2.研究路径(1)文献综述：对当前交叉口信号配时优化的研究现状进行系统总结和分析，明确研究的背景和前提条件。

(2)有序加权平均算子研究：探究有序加权平均算子的原理、运算方法和应用场景，分析其在交叉口信号配时优化中的作用。

(3)交叉口信号配时优化模型构建：基于有序加权平均算子，构建交叉口信号配时优化模型，并对模型进行分析和验证。

目录一、问题重述随着城市化水平的提高，机动车数量急剧增加，城市交通拥堵问题日益严重。

平面交叉口是道路交通的主要冲突点，不仅机动车数量多，而且行人和非机动车也在同一平面通过。

定时控制这种传统信号灯控制方法会造成某些方向绿时浪费，而在有些方向上车辆通行又延误严重。

因此，智能交通信号控制成为了主要控制手段，优化交叉口信号配时是提高交叉口运行效率最有效的方法之一。

现有武汉市某相邻两交叉口A、B交通数据如表1所示，交叉口A 的第一、二、三、四相位时间分别为56s、23s、35 s、26s。

测得两个交叉口的相位差为8 s，交叉口B 的第一、二、三、四相位时间分别为47 s、21s、39 s、22s。

每个相位时间都包括3s黄灯时间、1s红灯时间。

表 1 交通数据交通数据交通流量/(PCU·h-1) 车均延误时间/s左转直行右转左转直行右转武汉市A交叉口东进口366 1394 98 西进口295 166 72 南进口525 408 300 北进口100 394 576武汉市B交叉口东进口802 1154 576 西进口450 304 329 南进口169 420 84 北进口132 535 90为有效指导提高实际平面交叉口的通行能力和服务水平，减少城市交通网的交通延误，改善城市交通现状，要解决的问题有：●设计通用模型与算法，对交通信号进行配时优化研究；●求解出改善后的交通信号配时方案并进行仿真检验；●从时间复杂度、空间复杂度、收敛性进行对比分析，对模型进行进一步优化。

二、问题分析这是一个配时优化问题，根据武汉市两相邻平面交叉路口A、B的交通数据对交通信号配时方案进行优化，以提高实际平面交叉口的通行能力和服务水平，减少城市交通网的交通延误，改善城市交通现状。

问题的特点在于A、B为两个相邻的交叉路口，且交通信号为四种相位。

问题的难点在于所建立的模型在充分考虑单交叉口各进口处车辆流向和流量的基础上需要将A、B连接起来加以协调控制，构成干线交叉口交通信号的协调控制系统，以减少相交道路车流对干线车流的干扰。

基于聚类分析的交通优化方案分析摘要：本文以兰州市作为例子，运用因子分析法提取出公因子，然后利用聚类分析发掘出各路口之间的相关性，从而分析导致兰州市交通堵塞的一系列相关因素。

关键词：交通优化；因子分析；聚类分析1 因子分析法因子分析作为有一种多元统计的分析技术，在解决多变量问题的时候，其具有显著的优点。

因子分析法之所以在特征提取、数据压缩方面都有着广泛的应用，是得益于它的这些特性。

利用因子分析法对各个因素的数据进行规格化处理，才能在影响交通拥堵的众多影响因素中发掘造成兰州市交通拥堵的潜在因素。

设对兰州交通有影响的因素数目为 N，选取路口数目为 M，得到（1）Xij 为第 i 个路口第 j 个指标的观察数据，i = 1，2，…，M；j = 1，2，…，N。

因子分析中每一个变量用新公共因子的线性函数与特殊因子之和表示，公式为，（i = 1，2，…，p）（2）其中，F1，F2，…，Fm 为求取的新的公共因子，εi 为特殊因子。

（3）可以从协方差矩阵入手来进行因子分析的计算，以下是求解因子载荷阵的具体方法：1）计算标准化处理后的数据的相关系数矩阵。

2）计算相关系数矩阵的特征根及其对应的特征向量，根据特征值的大小（一般取大于 1 的特征值）和累积方差贡献率（累积贡献率达 80% 以上）来确定因子个数。

3）利用相关系数矩阵的特征根和特征向量计算因子载荷矩阵，。

（4）因子分析法的目的是为了减少变量个数，从而实现降维，因此，得到的公因子的数目是小于变量数目p 的。

由因子载荷矩阵得。

（5）又因为第 j 列元素的平方和为。

（6）所以有，各个因子的方差贡献，即是其对应的各第 j 个特征根。

4) 计算因子得分系数。

2 聚类分析聚类分析是将高维空间数分布的结构特征用二维图像显示，利用对二维图像的识别能力考察高维空间数据分布结构的特征，并且用来分析衡量同类样本的类似性。

利用这一特性，从各路口的历史数据中获得路口间交通流量的的相似性和相关性，找出各路口间的相互关系［8］。

基于Ｓｙｎｃｈｒｏ的相位差优化方法研究———以长安街交叉口为例陈　垚　刘莎莎　李玲利　付加磊（北京交通大学交通运输学院　北京１０００４４）摘　要　干道信号协调控制是提高干道通行能力的重要途径。

以长安街交叉口为例，在分析数解法优化原理的基础上，剖析数解法存在的缺陷，并提出改进方法。

利用Ｓｙｎｃｈｒｏ软件进行交通仿真，结果表明，改进后的数解法更加合理有效。

关键词　干道信号协调控制；相位差；数解法；Ｓｙｎｃｈｒｏ中图分类号：Ｕ４９１．１ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ　１６７４－４８６１．２０１２．０６．０２４收稿日期：２０１２－０３－１４ 修回日期：２０１２－０９－２０第一作者简介：陈垚（１９９３），本科生．研究方向：城市轨道．Ｅ－ｍａｉｌ：０９２２３０３１＠ｂｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ０　引　言城市路网的干道往往承受着大部分的交通负荷，因此保证干道上车辆运行的畅通与高效是改善城市交通拥挤问题的关键所在。

干道信号协调控制作为１种干道的交通管理与控制手段，是将干道上的多个交叉口以一定方式联结起来，同时对各个交叉口进行相互协调的配时方案设计，使得干道上行驶的车辆获得尽可能不停顿的通行权或最小行车延误。

进行干道信号协调控制的原则主要有绿波带最大化和延误最小化［１］。

最大绿波带设计方法［２－３］是通过追求绿波通行时间与公共信号周期比值的最大化，从而确定干道协调控制系统的信号配时参数，常用的算法有图解法、数解法。

但是数解法在相位差优化过程中存在缺陷，有待改进。

本文以长安街交叉口为例，介绍改进数解法对相位差的优化过程。

１　交通现状分析长安街交叉口Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ（见图１）位于天安门两侧，已经实行干道信号协调控制。

以晚高峰时段（１７：００时～１８：００时）为研究对象，调查数据经选择、统计后得表１。

表１内的绿灯时长是绿灯时间和黄灯时间之和。

Ａ、Ｂ口西进口和Ｄ口东进口各有１条储车道，黄灯时间为４ｓ，各交叉口的线控周期是１２５ｓ，绿信比分别是５６％、６４％、６４％、６０％。

基于聚类方法的网联环境下交叉口信号优化控制设计发布时间：2022-01-06T02:39:18.104Z 来源：《城镇建设》2021年26期作者：周洋[导读] 当前，交通拥堵问题已经成为世界范围内城市的议题。

周洋广州市交通规划研究院，广州510230摘要：当前，交通拥堵问题已经成为世界范围内城市的议题。

城市道路在信号交叉口处通行效率的高低尤为重要，而网联交通技术的出现为提高道路利用率与调控交通流行为提供了新的发展机遇。

本文针对车联网环境下城市主次干道相交路口，基于车联网数据提出信号优化算法。

根据交叉口上游的车辆到达，采用K-means聚类方法寻找绿时分配的自然断点来优化相位配时；在不同进口道的聚类簇集基础上，提出一种贪心的相位选择算法，既能保证交叉口能获得当前最大系统收益，又在一定程度上实现了公交优先。

在VISSIM 中设计感应信号控制交叉口作为对照组，并实现了自适应控制交叉口的仿真实验。

对比结果表明，模拟交叉口的平均延误与停车次数较感应控制明显降低，公交运行效率大幅提高。

关键词：车联网；交通信号控制；公交优先；VISSIM1引言交通作为驱动城市运作的引擎面临着诸多挑战，最为尖锐的矛盾是交通需求与道路供给之间不平衡带来的交通拥挤现象，是当今我国多数城市所面临的难题。

交通拥塞问题的掣肘在于交叉口，所以提高城市信号交叉口处理车辆的速度是解决城市拥挤的关键切入点。

近年来，网联交通的发展使得交通信息获取实现了维度提升，对改善现状过饱和交通口拥挤现状及控制策略大有助益[1]。

国内外许多学者对车联网在交叉口交通控制领域的利用进行了探讨，Agbo-losu-Amison等基于感应控制的思想提出了一种网联车信息早期应用的信号交叉口控制方法[2]，Friedrich等利用V2I(Vehicle to Infrastructure)数据提出一种基于绿灯相位时长的信号控制策略[3]，姚佼、杨晓光等人以具体功能为目的，设计网联环境交叉口实验框架和方法，经实路检测后推荐评价指标为延误与停车次数[4][5]，张存保等以道路饱和度建立优化函数，采用主动控制引导车辆在交叉口行车速度的措施，有效地减低了交叉口平均停车次数和平均延误[6]。

基于混合近端策略优化的交叉口信号相位与配时优化方法陈喜群;朱奕璋;吕朝锋【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2023(23)1【摘要】交通信号优化控制是从供给侧缓解城市交通拥堵的重要手段,随着交通大数据技术的发展,利用深度强化学习进行信号控制成为重点研究方向。

现有控制框架大多属于离散相位选择控制,相位时间通过决策间隔累积得到,可能与智能体探索更优动作相冲突。

为此,本文提出基于混合近端策略优化(Hybrid Proximal Policy Optimization,HPPO)的交叉口信号相位与配时优化方法。

首先在考虑相位时间实际应用边界条件约束下,将信号控制动作定义为参数化动作;然后通过提取交通流状态信息并输入到双策略网络,自适应生成下一相位及其相位持续时间,并通过执行动作后的交通状态变化,评估获得奖励值,学习相位和相位时间之间的内在联系。

搭建仿真平台,以真实交通流数据为输入对新方法进行测试与算法对比。

结果表明:新方法与离散控制相比具有更低的决策频率和更优的控制效果,车辆平均行程时间和车道平均排队长度分别降低了27.65%和23.65%。

【总页数】8页(P106-113)【作者】陈喜群;朱奕璋;吕朝锋【作者单位】浙江大学建筑工程学院;浙江大学工程师学院;浙江大学建筑工程学院【正文语种】中文【中图分类】U491【相关文献】1.基于Synchro与VISSIM混合仿真的单点交叉口信号配时优化方法研究2.基于轨迹数据的单交叉口信号配时优化方法3.城市道路混合交通流道路交叉口信号配时优化方法4.基于博弈论的单点交叉口信号配时优化方法5.基于博弈论的单点交叉口信号配时优化方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

信号交叉口交通组织优化方法探究引言随着城市交通流量的不息增加，交通拥堵问题日益突出。

信号交叉口作为城市交通系统中的核心节点，对交通流的组织起着至关重要的作用。

优化信号交叉口的交通组织方法，成为实现交通高效运行和缓解交通拥堵的关键措施之一。

本文将重点探究信号交叉口交通组织优化的方法，探讨其原理及应用。

一、信号交叉口交通特点分析信号交叉口作为城市交通系统的枢纽，交通流量的组织对其实时性要求较高。

依据交通量的特点，我们可以将信号交叉口交通分为饱和交通和非饱和交通两种状况进行探究。

1. 饱和交通在高峰时段，信号交叉口通常会面临交通流量的饱和状况，交通压力较大。

此时，车辆密度高，交通流量大，容易出现交通堵塞现象。

为了缓解拥堵，需要提高交通效率和缩减交通堵塞时间。

此时我们可以思量接受交通信号配时优化的方法，通过调整信号灯的时长和周期，实现交通流量的有效控制。

2. 非饱和交通在非高峰时段，信号交叉口的交通流量相对较少，道路通行比较顺畅。

但在一些特殊状况下，例如有些交叉口所在的路段是过境路段，往往会出现交通流量的快速增长和突发事件的发生，此时需要实行相应的措施来应对。

我们可以思量接受智能信号控制系统，通过实时监测交通流量和路段状况，动态调整信号控制策略，以便准时应对交通拥堵和突发事件。

二、信号控制优化方法探究1. 交通流量猜测与信号配时优化为了合理调整信号灯的时长和周期，需要事先了解信号交叉口的交通流量状况。

可以接受传感器、摄像头等设备进行实时监测，得到交通流量数据。

基于这些数据，可以使用数据开掘和机器进修等方法，对交通流量进行猜测，以便提前调整信号配时方案，缩减交通拥堵。

2. 信号控制策略优化针对不同状况下的信号交叉口，可以接受不同的信号控制策略。

例如，在饱和交通状况下，可以接受绿波延长和信号优化配时等策略，以提高交通流量的通行能力；在非饱和交通状况下，可以接受感应式信号控制和自适应信号控制等策略，准时应对交通流量的变化和突发事件。

信号交叉口时空资源综合优化聂建强信号交叉口时空资源综合优化就是对信号交叉口的时空资源进行整合得到最优的设计方案。

信号交叉口时空资源综合优化的互动关系：1）提出城市单点信号交叉口时空资源互动优化理念，构建信号交叉口时空资源综合优化设计的新框架和系统流程；信号控制交叉口系统：交叉口空间界定和进口信号交叉口系统：信号交叉口空间系统和信号控制系统；交叉口空间：交通运行状态发生变化的断面所围成的区域，即交叉口进口道展宽起始位置以内的整个区域。

交叉口通行区域：交叉口外围通行区域、交叉口内部通行区域。

交叉口的矩阵表示交叉口信号控制系统按控制方式分：定周期信号控制、感应式信号控制（半感应式信号控制、感应式信号控制）；按控制范围分类：单个交叉口的交通信号控制（点控）、干道交通信号联动控制（线控）、区域交通信号控制（面控）。

交叉口信号控制的特点通行能力、安全性、效率和舒适性信号交叉口交通设计：信号交叉口时空资源优化设计方法：2）交叉口信号控制的设置依据：交通量和延误是考查交叉口该用什么控制方式的主要可定量分析的工具。

设置交通控制信号虽有理论分析的依据，但尚未成为公认的有效的方法，加上世界各国的交通条件各有差异，所以各国制定的依据的具体数字不尽相同，但原则上根据上述理论分析的思路，考虑各自的交通实际情况制定出各自的依据。

《美国统一交通控制设施手册》制定的依据较为详细，下面主要介绍这个手册定的依据；设置交通信号灯必须做得调查工作？（1）车辆与行人的交通流量（2）进口道上的行驶速度（3）交叉口的平面布置图（4）交通事故及冲突记录图（5）可穿越临界空档（6）延误为什么要设置信号灯？什么时候设置？信号交叉口空间优化设计：空间设计阶段：初步方案产生阶段和时空综合优化调整阶段。

设计交通量城市道路交叉口进行交通设计时，应采用日高峰小时流率作为设计交通量。

城市交叉口设计交通量的确定方法：（1）在每个调查时段，以适当的时间间隔，对上、下行两个方向分别进行分流向的交通流量记录；（2）对记录结果进行统计分析，分别获得不同时段高峰小时交通量、高峰小时系数及高峰小时流率，然后找出各高峰小时的重交通方向及对应的高峰小时流率，将这两个流率作为两个方向进口道渠化设计的依据。

交通信号相位优化模型研究摘要：随着我国社会经济的发展，汽车数量的剧增，交通拥堵问题已成为我国大多数城市所面临的难题。

本文通过引入聚类分析的方法，对聚类思想与相位组合优化进行分析，然后对相位进行优化模型构建。

通过建立相位优化模型，对信号相位优化后的结果进行分析，更好的利用对通行权需求较低的绿灯时间，使信号交叉口整体的运营效率得到提高。

关键词：交叉口；相位；聚类分析法；1聚类分析方法的引入1.1基本概念聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，而簇正好指一个数据对象的集合。

在聚类分析法中，同一个簇中的对象都有很大的相似性，但是在不同的簇中，情况却是相反，簇中的对象有很大的相异性。

本文可以通过聚类分析法和建立的数学模型从定量的角度出发，分析其亲疏程度，然后对这些亲疏关系而组成的集合进行聚类分析。

则将其称为集合X上的聚类。

其中①表示每个聚类当中不能是空集；②每一个集合能够组成的总数据而成的总集合称为X；③任意两个聚类子集都是相对独立，它们不能存在交叉。

根据聚类规则的不同，可以获得不同的聚类结果，一般而言，聚类分析包括四个步骤：①提取特征值，能够提出恰当全面表示研究对象特征属性的数据；②计算相似度，能够按照分类规则计算各元素间的相似度；③分类，能够准确的判断对象之间的类别，并将类别信息进行归类；④检验，能够评价结果的合理性。

1.2聚类分析中的数据形式1.2对象间相似性的度量通过研究样本的特征属性，然后取得完整的数据指针，这样就可以对总样本进行合理的分类。

在对象间相似度的计量当中，往往采取这样的办法，以方便更好的描述各种不同的对象在某些特征上的相似性。

在实际的生活当中，用来这类计量的方法通常有两种，一种是距离度量，另一种是相似性度量，本文在研究信号相位模型的构建当中，选取距离矩阵的方法进行研究。

通常的，距离往往是指物体在一定的时间和空间上的间隔长度。

当距离较远时，表示这些物体之间的联系较弱；相反，当距离较近时，物体之间的互相联系较为密切。

基于有序样本动态聚类的信号相位相序优化模型
徐良杰;王炜
【期刊名称】《公路交通科技》
【年(卷),期】2006(23)4
【摘要】为了合理地进行信号相位的设计,运用图论中的染色理论方法求解了信号相位数目的最优值,另外采用有序样本动态聚类的方法,研究建立信号相位相序的组合优化模型。

通过南京市太平北路-珠江路交叉口作为研究实例,计算验证了文中的方法和模型,并就交通流与信号相位相序的关系进行了分析,为信号交叉口的信号设计,特别是信号相位相序优化研究提供了新思路和新方法。

【总页数】5页(P120-123)
【关键词】信号交叉口;相位;相序;动态聚类;优化
【作者】徐良杰;王炜
【作者单位】武汉理工大学交通学院;东南大学交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.基于有序样本聚类分析法和Logistic模型的闽楠苗高年生长规律研究 [J], 翁国庆
2.基于自相关系数的有序样本聚类分析 [J], 李晓康
3.成都市环境空气治理效应评价--基于有序样本聚类与分类检验模型 [J], 符璐;吕
王勇;甘茂林
4.基于改进和声算法的有序样本聚类及其应用 [J], 李晓康
5.基于有序样本聚类的交叉口交通信号控制算法研究 [J], 宫晓燕;陈德望;刘小明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。