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％。