干道信号协调控制优化方法
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交通信号灯优化总结随着城市化进程的加速和车辆数量的快速增长,交通拥堵已成为人们日常生活中的一大困扰。
为了有效解决这一问题,交通信号灯的优化显得尤为重要。
本文将总结一些交通信号灯优化的方法和策略,以期提高交通流畅性和减少拥堵。
一、信号灯配时优化信号灯配时是提高交通流畅性和减少交通拥堵的重要举措。
通过合理的信号灯配时,可以确保主干道和支路流量的协调,减少等待时间和过度拥塞现象。
信号灯配时的优化方法包括:1. 考虑交通流量和道路状况 - 针对不同时间段和交通流量情况,进行信号灯配时的动态调整。
可以利用交通监测设备实时收集数据,通过智能交通系统进行分析和优化。
2. 优先通行 - 对于主干道和高峰时段的交通流量较大的路段,可以设置优先通行的信号灯配时方案,以确保交通的顺畅。
3. 步行者和骑行者优先 - 对于步行者和骑行者,可以设置独立的信号灯配时,以提高其行车安全性和通行效率。
二、信号控制策略优化除了信号灯配时的优化,信号控制策略的合理调整也是提高交通流畅性的重要手段。
以下是一些常用的信号控制策略优化方法:1. 动态信号控制 - 利用人工智能和大数据技术,通过预测车流情况和交通拥堵程度,实现信号控制的动态调整。
可以根据交通状况实时调整信号灯的时长和配时方案。
2. 自适应信号控制 - 基于交通流量和道路情况的实时监测数据,利用自适应控制算法,自动调整信号灯配时方案。
这可以根据交通流量的变化,快速适应交通需求。
3. 协调信号控制 - 对于密集的路网和复杂的交叉口,可以采用协调信号控制策略,以确保交通的顺畅。
在不同的交叉口设置同步的信号配时方案,减少交通延误。
三、交通信号灯技术的改进除了信号灯配时和控制策略的优化,交通信号灯技术的改进也是提高交通流畅性的重要手段。
以下是一些常用的交通信号灯技术改进方法:1. 传感器技术 - 利用图像识别、雷达和地磁等传感器技术,实时监测交通流量和车辆信息。
通过传感器技术可以更准确地感知道路上的交通状况,以便及时做出信号控制调整。
交通运输部工作人员的交通信号控制与优化在现代社会中,交通信号控制是保障交通安全和优化道路交通流畅的重要手段之一。
作为交通运输部的工作人员,我们肩负着确保交通畅通无阻和减少交通事故的责任。
本文将从交通信号控制的原理和优化方法等方面进行探讨。
一、交通信号控制原理交通信号控制是通过设置交通信号灯,对交通流进行控制和引导的过程。
其基本原理主要包括如下几点:1.1 信号相位控制信号相位控制是根据道路交通的需求状况,合理划分各个方向的行驶时间段,通过交替变化的灯色指示,实现交通流的有序进行。
相位控制的核心目标是保证各个方向的交通流量均衡,以达到道路通行效率的最大化。
1.2 信号配时设计信号配时设计是指根据各个路口的交通流量和优化目标,合理确定各个信号灯的时间间隔和绿灯时间。
配时设计需要综合考虑道路承载能力,行人通行需求以及交通流量的变化情况,以确保交通流畅和交通事故的最小化。
1.3 信号协调控制信号协调控制是指在相邻的路口之间,通过灯色的协调和配时的同步,以实现交通流的连续性和优化通行。
协调控制可以减少因频繁停车而造成的交通拥堵和排队长度,提高道路的通行效率和交通的吞吐量。
二、交通信号优化方法为了进一步提高交通信号控制的效果和道路通行的顺畅性,我们可以采用以下优化方法:2.1 信号灯智能化传统的交通信号灯是按照预设的时间间隔进行切换,无法灵活应对不同时间段和交通流量的变化。
通过引入智能化的控制系统,可以根据实时的交通流数据动态调整信号灯的配时,以适应交通状况的变化,提高道路通行的效率。
2.2 信号控制策略优化针对不同类型的路口和交通流情况,我们可以采用不同的信号控制策略。
例如,对于高峰期的路口,可以采用感应或预测控制策略,根据交通流量的变化和趋势,提前做出信号调整,减少排队长度和延误时间。
2.3 交通信号与智能交通系统的融合随着智能交通系统的发展,交通信号控制可以与其他交通设施和信息系统进行无缝衔接,实现更高效的交通运行。
基于synchro的干线协调控制及优化随着交通拥堵问题的不断加剧,干线道路的协调控制及优化成为了重要的研究领域。
在交通管理中,synchro是一种常用的软件工具,用于进行路口信号控制系统的设计和优化。
本文将介绍基于synchro的干线协调控制及优化方法,并探讨其在实际应用中的效果和局限性。
一、干线协调控制的定义和意义干线协调控制是指对干线道路上的交通信号进行协调调整,以便优化交通流量和减少交通拥堵。
干线道路通常是城市中主要的交通路段,承载着大量的车辆流量。
通过对路口信号进行统一的设置和优化,可以有效提高干线道路的通行效率,减少路口的停车等待时间,提高交通运输的效益。
干线协调控制的意义在于有效应对城市交通拥堵的问题,提高道路的通行能力,减少人们的出行时间,提高交通的运输效率。
合理的干线协调控制可以减少交通事故的发生,提供人民群众的出行便利,促进城市经济的发展。
二、synchro软件的基本介绍synchro是一款广泛使用的交通信号优化软件,可用于进行干线道路的协调控制。
它能够根据道路的交通流量、车速、拥堵程度等信息,自动计算出最佳的信号配时方案,并提供相应的优化建议。
synchro可以通过输入道路的基本信息、交通流量数据等参数,模拟出不同信号配时方案的效果,并生成优化的协调控制方案。
该软件还可以提供交通流模型、信号配时表、交叉口图等详细信息,方便交通管理部门进行实时监控和调整。
三、基于synchro的干线协调控制方法基于synchro的干线协调控制主要包括以下几个步骤:1. 数据收集与分析:采集干线道路的交通流量、车速等数据,并进行统计分析,确定道路的交通状况。
2. 建立交通流模型:根据收集到的数据,利用synchro软件建立交通流模型,模拟干线道路上的车辆行驶情况。
3. 信号配时优化:根据交通流模型的结果,通过synchro软件进行信号配时方案的优化。
根据道路的交通流量和车速情况,合理地设置信号相位、周期和绿灯时间等参数,以提高路口的通行能力。
交通信号智能协调与优化控制系统设计与实现随着城市化进程的发展,交通拥堵日益成为城市发展的一个重要问题。
解决交通拥堵问题是一个复杂且具有挑战性的任务。
为了提高交通流动性和减少交通拥堵,交通信号智能协调与优化控制系统的设计与实现成为一种有效的解决方案。
一、交通信号智能协调与优化控制系统的意义交通信号智能协调与优化控制系统的意义在于通过合理的交通信号调度来提高交通流动性,减少拥堵,提高交通安全性和效率。
这一系统可以通过实时监测交通流量和信号状态来自动调整信号灯的时序和配时,使得交通信号更加智能、灵活和适应性强。
二、交通信号智能协调与优化控制系统的组成及原理交通信号智能协调与优化控制系统由多个关键组成部分组成,包括交通流量监测感知设备、信号控制器、信号灯等。
1. 交通流量监测感知设备交通流量监测感知设备包括交通监控摄像头、无线电感测器等。
这些设备通过感知交通流量并捕捉交通图像,获取交通状态信息。
2. 信号控制器信号控制器是交通信号智能协调与优化控制系统的核心部分。
它根据交通流量监测感知设备获取的数据,通过智能算法进行信号灯配时的优化控制。
同时,信号控制器还可以与其他交通管理系统进行联动,实现更高效的交通调度。
3. 信号灯系统信号灯系统是交通信号智能协调与优化控制系统的输出端。
根据信号控制器的指令,信号灯系统可以实时改变信号灯的亮灭和时序,以达到最佳的交通调度效果。
交通信号智能协调与优化控制系统的原理在于将采集到的交通状态数据与交通信号配时控制策略相结合,实现实时的信号灯配时调度。
通过智能算法的优化,使得信号灯的配时更加合理且适应性更强。
三、交通信号智能协调与优化控制系统的设计与实现交通信号智能协调与优化控制系统的设计与实现需要考虑多个方面的因素。
1. 交通流量监测感知设备的选择与布置交通流量监测感知设备的选择与布置直接影响着系统的数据采集能力和准确性。
需要考虑交通流量监测感知设备的类型、数量和部署位置,以满足系统对于交通数据的需求。
交通信号控制优化服务解决方案1概述交通信号控制优化服务是借助专业团队对交通信号控制方面进行挖掘,以更加有效地缓解目前由于机动车数量过快增长而造成路网交通运行压力增大,道路硬件资源增长严重失衡这一问题。
具体服务内容包括:⏹对交通信号控制理论及相关技术进行总结,规范信号优化工作流程,落实责任,建立统一化与个性化相结合的交通信号管理模式,保证交通信号合理运行,满足各种条件下道路交通参与者的通行需要。
⏹通过对相关路口进行周期性调查,及时发现存在不足并予以改善、跟踪,从而不断提高其运行水平。
⏹通过路口排查和调研,对有条件进行协调控制的路口设计协调控制方案,降低协调控制路口的行车延误,提高交叉口服务能力。
⏹以周报、月报和专项分析报告总结归纳工作开展情况及完成效果,有计划性的回检评价历史优化路口,提炼可取之处及考虑不周的地方,对未来将有可能发生变化的交叉口或路段有一定预测性。
2服务内容2.1交通信号管理基础工作(1)交通信号控制理论及相关技术总结交通信号控制理论及相关技术的总结包括对交通信号控制相关理论的总结和对现今主流信号控制模式及方法的总结2部分内容。
⏹对交通信号控制相关理论的总结包括对信号控制涉及的相关参数的总结、对通过能力的总结及对信号路口对车流停滞作用的总结3部分内容。
⏹对现今主流信号控制模式及方法的总结包括对单点信号控制模式与方法的总结、对交通信号子区划分的模式与方法的总结、对主干道交通信号协调控制模式与方法的总结、对同类型交通信号路口协调控制模式与方法的总结、对长距离交通信号协调控制模式与方法的总结以及对区域协调控制模式与方法的总结六大类涵盖点、线、面三个层次的信号控制与协调方法的相关技术理论的总结。
在对交通信号控制相关理论的总结基础上,根据各地市信号路口特点,重点对适用该地信号控制特点的信号控制模式及方法进行总结。
⏹单点信号控制主要包括单点定时信号控制、单点感应信号控制和单点自适应信号控制三种方式。
交通信号灯优化效果总结交通信号灯作为城市交通管理的重要设施,直接影响到交通流畅度和行车安全。
优化交通信号灯的措施,对提高交通运行效率和缓解交通拥堵问题具有重要意义。
本文将对交通信号灯优化效果进行总结,并探讨在不同场景下的优化策略。
一、城市1. 交通流畅度提升:通过合理设置信号灯的时序和周期,可以减少交通拥堵现象,提高道路通行能力。
信号灯优化能够使交通流量在不同方向上更加均衡,避免了交叉口因为某一方向的大量车辆流量而产生的长时间堵塞。
2. 减少事故发生率:合理的信号灯设置和优化可以提高交通系统的安全性,减少事故发生率。
例如,在高峰时段设置左转绿波、直行通行的信号灯,可以减少左转冲突,降低交通事故率。
3. 缩短通行时间:通过信号灯的优化,可以减少交通阻塞和信号等待时间,提高车辆的通行速度,缩短司机的出行时间。
这对于城市居民来说,有助于提高出行效率,减少交通拥堵导致的时间浪费。
二、不同场景下的交通信号灯优化策略1. 城市主干道信号灯优化:城市主干道交通流量大,为了提高通行能力,可采用多种策略。
例如,在非高峰时段,可以适当延长绿灯时间,减少行车延误;在高峰时段,可以采用绿波带动的方式,设置一系列的绿灯信号,减少等待时间。
2. 辅助道路信号灯优化:辅助道路通常交通流量较小,为了保证交通的流畅和安全,应合理设置信号灯的等待时间和车辆优先级。
比如,在辅路车辆较少的情况下,可以适当减少红灯时间,提高辅路的通行效率。
3. 公交专用道信号灯优化:公交专用道是城市公交的重要组成部分,为了提高公交运营效率,应优先设置公交专用道信号灯。
例如,可以通过设置公交专用道行车带绿灯时间较长,减少公交车等待时间,提高公交出行效率。
4. 交叉口信号灯协调:交叉口信号灯协调是提高交通流畅度的关键策略之一。
采用交叉口信号灯协调控制系统,可以实现信号灯的自适应、联动和优化。
通过不同方向信号灯的协调,避免交叉口的死锁和拥堵,提高交通系统整体效率。
万方数据
万方数据
16交通信息与安全2009年第6期第27卷总152期
决过程结合到模糊推理中,使模糊规则的后项结论为精确值,具有较高的计算效率,能保证控制器输出的平滑性,适用于实时性要求高的系统。
对于实时性要求较高的干道协调控制系统,使用Sugeno模糊模型能起到较好的效果。
决定干道交通绿波宽度最主要的因素在于交叉口之间的相位差,绿波带的形成与否完全取决于各交叉口之间相位差的选取及其相互配合,而影响相位差的主要因素是相邻交叉口之间的距离和车辆运行速度,因此可以从相邻交叉口间距和车辆运行速度2个方面对相邻交叉口间的相位差进行控制。
3.1相邻交叉口间车辆运行速度
建立相位差优化模型时,对相位差影响最大的因素是相邻交叉口间的车流行驶速度。
车流行驶速度对相位差的影响在于,车流行驶速度越小,说明交叉口间车流受到的阻碍越大,车流行驶离散程度越低,相位差的变化对干道双向绿波宽度的影响越大,反之,车流运行速度越大,说明交叉口间车流运行越通畅,车流行驶离散程度越高,相位差的变化对干道双向绿波宽度的影响越小。
3.2相邻交叉口间距
相邻交叉口间距对相位差的影响在于,当车流行驶速度一定的情况下,相邻交叉口间距越大,车流通过这段路段的时间就会越长,即说明相邻交叉口间的相位差就越大,绿波协调控制的效果就会越差。
大量的实际应用表明,如果相邻交叉口之间的距离超过800m时,协调控制的作用反而不如各自单独控制。
选取相邻交叉口间距X和相邻交叉口间车辆运行速度y作为Sugeno模糊控制器的输入变量,相邻交叉口间的相位差Z作为Sugeno模糊控制器的输出变量。
将X的语言值设定为5个等级:很小,小,中,大,很大;将y的语言值也设定为5个等级:很小,小,中,大,很大。
不难看出,相邻交叉口间车辆行驶速度,路口间距以及相位差三者之间满足一定的关系,一方面,在车辆行驶速度不变的前提下,路口间距越大,交叉口间绿波协调控制的可控性越弱,相位差的实际数值应大于计算值,使在同一个绿灯时间长度内能有尽可能多的车辆通过交叉口;另一方面,在路口间距不变的前提下,车辆行驶速度越小,说明交叉口间车流受到的阻碍越大,绿波协调控制的可控性越弱,相位差的实际数值也应大于计算值,使因排队而延误的车辆能尽可能快地通过交叉口,以减小驾驶员的心理压力。
根据上述关系可以得到如下的模糊规则,如表5所列(表中*为乘号):
表5Sugeno模糊规则控制表
与之对应的模糊规则查询图如图2所示,图中Offset、Speed和Distance分别代表交叉口间相位差、相邻交叉口车辆运行速度和相邻交叉口间距。
图2模糊规则查询图4模糊控制器的BP神经网络实现由于专家知识的局限性以及环境的可变性,任何1个专家都无法得到1个最佳的规则或最优的隶属度函数,且模糊控制不具备自学习功能,使得模糊控制算法具有一定的局限性。
而神经网络可以利用其学习和自适应能力实现非线性系统的控制和优化,并且擅长于在大量数据中寻找特定的模式,用神经网络来辨识因果关系,通过在输入和输出数据中找出模式而生成模糊逻辑规则,在一定程度上弥补了模糊控制的不足。
因此,可根据上述Sugeno模糊推理系统,设计如图3所示的
模糊神经网络控制器。
万方数据
万方数据
万方数据
干道信号协调控制优化方法
作者:陈思溢, 徐建闽, 卢凯, CHEN Siyi, XU Jianmin, LU Kai
作者单位:华南理工大学土木与交通学院,广州,510640
刊名:
交通信息与安全
英文刊名:JOURNAL OF TRANSPORT INFORMATION AND SAFETY
年,卷(期):2009,27(6)
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本文链接:/Periodical_jtyjsj200906004.aspx。