基于短时交通流预测的交通控制算法研究资料下载.pdf
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设计相位差控制器为协调层控制器,周期和绿灯时间控制器为路口级控制器;
在绿灯模糊控制器中引入短时交通流预测数据,解决了本周期的拥堵,到下一周期才能采取控制措施的滞后问题:
在相位优先控制的基础上引入了切换技术,从而利用单向交通的控制策略解决了双向交通问题。
仿真研究表明短时交通流预测算法的引入提高了协调控制的性能。
3以JTC2000路口信号机为控制对象,搭建了多功能交通信号控制软件平台。
该软件可以通过上位机远程控制路口信号机,从而实现在线查询和修改交通信号配时方案的功能;
可将大量的路口交通参数以文本的方式进行存储,并且基于交通参数的历史值进行预测:
利用SQL2005数据库,实现交通控制案例的存储与查询功能;
实现了基于案例推理(CBR)的案例的搜索、案例的复用、案例的修改、案例的存储功能。
论文最后对研究工作进行了总结,并提出了今后需进一步深入研究的问题。
关键词短时交通流预测;
非参数回归:
干线协调控制;
交通信号机;
基于案例推理北京工业大学工学硕士学位论文AbstractShort-termtrafficflowforecastingisanimportantpartofITS,anditsaccuracyandreal-timeisdirectlyrelatedtotheeffectoftrafficcontrolandtrafficinduceSothispapertakeshowtoimprovetheshort-termtrafficflowforecastingperformanceasthestartingpoint,anddosomeimprovestothetraditionalalgorithmThentheimprovedalgorithmisappliedtotheactualtrafficcontrolsystemtofurtherimprovethecontroleffectThemajorworksareasfollowed:
1Byusingtheactualtrafficflowdata,thecomparativeexperimentshadbeendonebetweenkernelmethodandKNNmethodofnonparametricregression,andthensomeimprovementshadbeendonetotheKNNmethod:
Toensurethesearchforthehistoricalvalueandcurrentvaluehavethesametangentialdirectionthroughtheintroductionofatimebeforethecurrentflow,SOthattheaccuracyoftheforecastingmethodhadbeenimproved;
MakingtheKNNmethodonlysearchinthenearestclassthroughtheintroductionofCmeansclusteringalgorithmtoorganizehistoricaldatabaseoftrafficflow,whichgreatlyreducedthesearchingtime,SOthatthereal-timeperformanceoftheforecastingmethodhadbeenimproved2TakeChangallStreetwhichisatwodirectionarterialstreetasaresearchobjectbyusinglayeredcoordinatedcontrolmethodAndthecycleandgreentimecontrollersareusedtocontrolthecrossroad,theoffsetcontrollerisusedtocoordinateallthecrossroadsIntroducedtheforecastingmethodtothegreentimefuzzycontroller,whichovercomethehysteresisproblemofcyclecontrollingbyforecastingthetrafficflowinthenextcycle;
Introducedtheswitchingmethodtothephaseprioritycontrolstrategy,whichsolvethetwo-directionarterialstreetproblembyusingonedirectionarterialstreetcontrolstrategy3Buildamulti-functiontrafficsignalcontrolsoftwareplatformwhichtakesJTC-2000asacontrolobjectThissoftwareCanremotecontrolJTC-2000byPC,SOthatqueryingandmodifyingthetimestrategyonlineispossible;
Itcanstorethelargenumberofhistorytrafficparametersinthewayoftext,anddotheforecastbaseonthesehistorydata;
SQL2005wasusedtoachievethestoreandquerytrafficcontrolstrategyfunction;
Itachievedthe4RfunctionofCase-basedreasoning(CBR)whichareretrieve,reuse,reviseandretainFinally,summarizetheresearchingcontestofthepaper,andputforwardthesomesuggestionstothefurtherresearchinthesefieldsKeywordsShort-termtrafficflowforecasting;
Nonparametricregression;
Arterialcoordinationcontrol;
Trafficsignalcontroller;
Case-based-reasoning独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
签名:
蚴牟啸业关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:
学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;
学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。
(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名:
三蚺导师签名:
芝刍丕笤L日期:
型业第一章绪论第1章绪论11论文研究的背景及意义随着城市化进程日益加快,在世界各地的公路上,在城市的中心地带,交通量在快速增长,随之而来的便是道路拥堵、大气污染,以及交通事故带来的危害。
据欧盟的统计资料,由于道路交通事故的人员伤亡带来的经济损失达160万亿欧元,占到欧盟国家国民生产总值的2。
美国德州运输研究所研究美国39个主要城市,估算美国每年因交通阻塞而造成的经济损失约为410亿美元,12个最大城市每年的损失均超过10亿美元;
预测到2020年,因事故造成的经济损失每年将超过1500亿美元。
根据英国公路部门的数据,在英国4500英里机动车道和干线公路网上,所发生的运输延误中,65是由于道路交通量大引起的;
25是由于道路交通状况限制引起的;
10是由于道路工程施工引起的。
运输延误导致交通成本的日益增加,从而降低城市竞争力。
交通问题在一定程度上已经成为制约经济、社会稳定发展的瓶颈问题。
尽管我国在十一届全国人大二次会议上通过的9080亿元中央政府公共投资中,公路占了1035亿元,而有限的土地资源同样会继续制约道路建设的扩展,特别是在大城市,新建和扩建道路基础设施的难度受空间制约越来越大。
因此需要在不扩张路网规模的前提下,寻求一种行之有效的手段来提高交通路网的通行能力。
智能交通系鲥l】
(ITS,IntelligentTransportationSystem)的概念是在1994年11月在巴黎召开的第一次世界智能交通大会上提出的,即采用先进的计算机技术、电子传感器技术、人工智能技术以及现代通信传输技术,来改造传统的交通系统,改变原来被动式的交通局面,使车辆和道路智能化,以实现安全快速的道路交通环境,从而达到缓解道路交通拥堵,减少交通事故,改善道路交通环境,节约交通能源,减轻驾驶疲劳的功能。
根据统计,智能交通运输系统(ITS)技术的应用可以减少10的废气排量,20的交通延时,30的停车次数。
美国LosAngles地区和Texas州在ITS技术方面投资的效益成本比率分别是16:
l和22:
l,在基本上没有进行道路建设和引入新的高速车道的情况下取得了非常显著的效果。
城市交通控制系统是智能交通系统的一个重要的子系统,其智能化程度决定了智能交通系统整体的性能。
智能化的城市交通控制系统主要是通过实时自适应控制交通信号,对交通流进行调节、警告和诱导以达到改善人和货物的安全运输,并提高运营效率。
主要目标在于更好的利用现有的交通能力,提高交通流的安全性、快速性和舒适性。
自从1868年英国伦敦燃气信号灯的问世,标志着城市交通信号使用的开始以来,城市交通信号控制经历了一个漫长而缓慢的发展过程【2】。
直到进入20世纪70年代,随着计算机技术和自动控制技术的发展,以及交北京工业大学工学硕士学位论文通流理论的不断完善,交通运输组织与优化理论和技术水平的不断提高,交通管制中心的功能得到增强,控制手段越来越先进,形成了一批高水平有实效的城市道路交通控制系统。
当前世界各国广泛使用的最具代表性且有实效的城市交通控制系统有英国TRANSYT(TrafficNetworkstudyTools)交通控制系统、英国的SCOOT(SplitCycleandOffsetOptimizationTechnique)和澳大利亚的SCAT系统。
这些系统已经在发达国家的城市网络交通控制中获得了成功的应用。
进入20世纪90年代后,智能交通系统ITS的提出以及交通流理论的完善又把交通信号控制的研究推向了一个新的高潮【3J。
作为智能交通系统(ITS)的核心内容之一,智能交通控制与诱导系统一直是ITS研究的热门课题。
城市交通流控制与诱导系统的实现将有效地减少交通拥挤和城市环境污染,提高道路通行能力和改善交通安全状况。
而实时、准确的交通流量预测正是这些系统实现的前提及关键,交通流量预测结果的好坏直接关系到交通控制与诱导的效果。
交通流预测的作用主要体现在以下几个方面:
1交通参数的准确预测是城市集成交通控制系统中的信号控制子系统和动态导引子系统的前提。
2为递阶分层控制中的战略控制层和决策层提供所需要各种交通参数。
3在智能交通系统中,营运车辆调度管理系统,先进的驾驶员信息系统,先进的交通管理系统以及自动高速公路系统的网络层和连接层对流量进行控制也需要准确的流量预测值。
本课题根据北京市自然科学基金课题基于预测的北京市快速路交通流的优化控制(项目编号:
4072005),拟以交通流的预测方法仿真研究为主,并与交通控制策略相结合进行应用的仿真研究。
12交通流预测理论的研究与应用概况121交通流预测理论的应用简介交通流理论是研究在一定环境下交通流随时间和空间变化规律的模型和方法体系。
交通流的研究创始于上个世纪三十年代,在这个时期主要采用概率论和数理统计的方法建立数理模型用以描述交通流量和速度的关系。
在上个世纪中叶随着道路里程和汽车拥有量大幅度增加,出现了新的交通流理论:
车辆跟驰理论、基于流体力学的交通波理论、排队理论等。
到了上个世纪的六十年代至今,智能交通系统的兴起使得对交通流理论在交通量预测方面的研究不断深入,不断细化【4】。
如今按照时间跨度可以将交通流预测分为长期交通流预测、中期交通流预测、短时交通流预测三类。
对于不同类别的预测方式,对预测的目的、预测的侧重点、要求的精度都有所不同。
长期交通流预测主要用于交通规划。
在对路网进行规划、设计中,需要对未第一章绪论来交通的需求量(交通流量)进行预测,以确定未来路网的规划方案,或在具体设计时,决定每条道路的具体设计要求(包括道路宽度,车道,公路等级等)。
此时交通预测是对被规划的路网在使用期间的交通流量及其变化情况进行预测。
这种预测一般以年为单位,即对未来若干年内的路网或道路的平均(或最大)流量进行预测。
由于规划设计只需要对流量进行粗略的估计,所以长期交通流预测对预测的精度要求并不严格,同时由于长期交通需求的增长规律性较强,因此使用常见的回归预测或弹性系数方法均能满足要求。
中期预测主要以交通管理为目的。
在制定交通管理的措施时(如管制方案的制定、禁行路的设置),往往需要对一段时间内以月、日、小时为单位对交通流量分布进行估计,这种估计和预测是针对聚集的宏观交通流,由于考虑问题的时间段较长,因此,各类限制干扰的影响可以忽略不计。
这种中期预测虽然比长期预测要求的精度高,但由于交通流在不同区间内分布的规律性较强,这种预测的实现及达到所要要求准确度并不困难。
短时的交通流预测主要是以实时的控制和诱导为目的。
由于控制和引导的变化较快,为控制和引导服务的交通预测,预测周期必须与控制与诱导的周期相一致,这样预测时间跨度较之前两种大大的缩小,一般都不超过15min。
而随着预测周期的缩短,交通流变化的规律性越来越不明显,各种干扰所造成的影响就越来越大,这将使短时交通流的变化显示出更明显的不确定性,因而也就决定了短时预测与中、长期预测相比,将面临更大的困难。
另一方面,由于对未来路况及流量分布,系统是无法直接测量的,因此这种短时交通流的预测又是ITS中一个无法回避的现实需求,实时准确的预测是ITS实现对交通高效率管理的前提和基础,预测问题解决的好与坏,直接关系到控制与诱导的效果。
短时交通流预测应满足的以下几方面性能:
1实时性,由于短时交通流预测的时间间隔一般不超过15min,因此,模型应具有快速计算能力;
2准确性,由于模型预测的结果用于动态路径诱导,因此,模型的精度要求很高,否则,不准确的预测信息将使出行者失去对诱导系统的信心,从而无法实现动态路径诱导;
3可靠性,由于短期交通流预测受到的影响因素很多(如天气、事故、施工、特殊事件等),因此模型应具有很好的抗噪声干扰能力。
122国内外短时交通流预测理论的研究与应用概况道路交通系统是一个有人参与的、时变的、复杂的非线性系统,它的显著特点之一就是具有高度的不确定性,这种不确定性给交通流的预测带来了困难,尤其是短时预测受随机干扰因素的影响更大,不确定性更强,没有明显的规律性。
到目前为止,世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模北京工业大学工学硕士学位论文型用于短时交通流预测。
总结起来,大概可以分为六类:
基于统计方法的模型、动态交通分配模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型和综合模型。
这些模型各有优缺点,下面分别进行分析和评价。
1基于统计方法的模型(StatisticBasedModel)这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据,如交通流、交通速度、旅行时间等用于预测。
一般来说统计模型使用历史数据进行预测,它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。
基于统计方法的模型主要有历史平均模型(HistoryAverageModel)、线性回归模型(LinearRegressiveModel)、时间序列模型(TimeSerialModel)、卡尔曼滤波模型(KalmanFilteringModel)、Markov预测、极大似然估计模型(MaxiumLidelihoodFormulationModel)等。
研究较早的历史平均模型方法简单,但精度较差,虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题,但静态的预测有其先天性的不足,因为它不能解决非常规和突发的交通状况,如交通事故等。
线性回归模型方法比较成熟,用于交通流预测,所需的检测设备比较简单,数量较少,而且价格低廉,但缺点也很明显,主要是适用性差、实时性不强,单纯依据预先确定的回归方程,由测得的影响交通流的因素进行预测,只适用于特定路段的特定流量范围,且不能及时修正误差。
当实际情况与参数标定时的交通状态相关较远时,预测误差将会增大,而在线标定多元线性回归的参数又比较困难。
时间序列模型是描述时间序列统计特性的一种常用方法,它是参数化模型处理动态随机数据的一种实用方法。
通过对实测数据序列的统计处理,将它拟合成一个参数模型,再利用这个模型来分析研究实测数据序列内在的各种统计特性,从而可以按照它的统计规律,利用现在和过去的观测值来预测其未来值。
时间序列模型主要有线性平稳模型和非线性平稳模型。
线性平稳模型主要有:
自回归模型(AR模型)、滑动平均模型(MA模型)、自回归一滑动平均混合模型(ARMA模型);
非线性平稳模型主要有:
自回归求和滑动平均模型(ARIMA模型)和IMA模型。
Ahmed和Cook在1979年首次将时间序列模型用于交通流预测领域;
1984年Okutani和Stephanedes将ARIMA模型应用至IJUTCS中;
1993年ARM模型又被Kim$1:
IHobeika应用高速公路交通流量预测
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- 基于 短时交 通流 预测 交通 控制 算法 研究