基于元胞自动机的城市主干道路口交通的研究

论文摘要

交通拥堵是现代社会发展的一个关键问题,城市主干道是组成城市交通的重要部分,是影响城市交通的关键所在。为了有效地解决城市主干道的交通问题,提升车辆的行车效率,使路况更加良好,就必须对当前的交通情况进行科学的分析研究,寻找有效的措施。本文对元胞自动机模型进行了较为深入的研究,并据此对交通主干道的路口效应及信号灯的控制进行了仿真和分析。首先,利用元胞自动机的理论建立了主干道交通的仿真模型。并通过分析,验证了此模型关于交通流动力学特性的正确性。其次根据实际道路情况建立了基于元胞自动机的交通主干道路口仿真模型。仿真和分析了不同的路口类型和结构对交通流的影响。据此进一步建立了混合路口模型,并通过改进路口的信号灯的时长算法,提高了主干道的交通流量,使车辆更顺畅地通过主干道的各个路口。然后根据模糊神经网络的理论和方法,提出了基于元胞自动机和模糊神经网络的交通信号灯的控制方法,仿真结果表明,主干道的流量比同步定时控制时提高了很多。最后根据实际路况增加了相邻主干道的影响,提出了基于模糊神经网络的右转概率算法,使模型更加符合真实的交通情况。仿真分析表明,相邻主干道对观察主干道的交通分流作用,不仅能更快地解决拥堵,使车辆行驶更加畅通,而且更符合城市实际交通情况。本文通过建立主干道路口模型和分析在不同的情况下主干道的交通流量、密度和速度三者之间的关系,针对城市主干道混合路口的交通控制,(1)提出了绿灯时长自适应改进算法,提高了行车速度和流量；(2)利用改进的算法和模糊神经网络对信号灯进行自适应配时,提出了一种主干道协调控制方法：(3)在此基础上,建立了更符合城市交通的相邻主干道交通模型,根据实际情况提出了基于模糊神经网络的右转概率算法。理论分析和仿真结果表明,这些新方法不仅更符合实际交通状况,而且进一步改善了主干道的交通。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 背景
• 1.2 道路交通控制的国内外研究现状
• 1.3 交通系统仿真
• 1.4 论文的主要的内容和章节结构
• 2 基于元胞自动机的交通仿真
• 2.1 元胞自动机的概念
• 2.1.1 元胞自动机的发展历程
• 2.1.2 元胞自动机的概念、组成和特征
• 2.2 交通系统的CA模型
• 2.2.1 Wolfram的184规则和NaSch交通模型
• 2.2.2 其它一维模型
• 2.3 二维CA交通模型
• 2.3.1 BML模型
• 2.3.2 BML的扩展模型及ChSch模型
• 2.4 描述交通流特性的参数
• 2.4.1 交通流流量q
• 2.4.2 车辆行驶的速度v
• 2.4.3 道路交通的车辆密度p
• 2.5 改进的NaSch模型及其对交通参数的仿真
• 3 混合路口对城市主干道交通流的影响
• 3.1 主干道路口信号灯的控制参数
• 3.1.1 信号灯的周期
• 3.1.2 相位
• 3.1.3 相位差
• 3.1.4 绿信比
• 3.2 主干道的控制条件和方式
• 3.3 基于CA的城市主干道路口模型
• 3.3.1 城市主干道路口模型
• 3.3.2 同步定时长信号灯同类型路口的仿真与分析
• 3.3.3 同步定时长信号灯混合路口的模型仿真与分析
• 3.4 信号灯的改进算法
• 3.4.1 混合路口信号灯的改进算法
• 3.4.2 混合路口信号灯的改进算法的仿真
• 4 基于模糊神经网络的主干道信号灯控制
• 4.1 模糊神经网络
• 4.1.1 神经网络的概念及RBF神经网络
• 4.1.2 模糊控制
• 4.1.3 模糊控制与神经网络的结合
• 4.2 基于模糊神经网络理论对主干道信号灯控制
• 4.2.1 单个路口的控制方法
• 4.2.2 城市主干道的控制方法
• 4.3 对改进的算法进行仿真与分析
• 4.3.1 单个路口控制的仿真
• 4.3.2 相邻路口的协调控制的仿真
• 5 相邻主干道的影响
• 5.1 基于模糊神经网络的右转概率算法
• 5.2 算法的进行仿真与分析
• 5.3 基于元胞自动机的城市交通网模型
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表论文及参与项目