-
题名基于卡尔曼滤波理论的实时交通信号控制研究
被引量：3
- 1
-
-
作者
徐磊
彭金栓
-
机构
重庆交通大学交通运输学院
-
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第26期153-158,共6页
-
基金
重庆市科委基础与前沿研究计划项目(cstc2013jcyjA30015)
重庆市教委项目(KJ130425)资助
-
文摘
针对城市交通信号灯单独控制,以及信号配时固定等问题,提出一种基于卡尔曼滤波理论的实时交通信号控制方法。该方法利用卡尔曼滤波理论,对通过道路交叉口下阶段交通流量进行预测,并更新交通信号配时。通过对交叉口高峰小时交通流量实时调研,采用卡尔曼滤波理论预测交通流量后,对信号配时进行实时优化,并采用VISSIM软件对此交叉口进行仿真,仿真结果表明,车辆排队长度缩短,停车次数下降,通行效率得到大幅提高。
-
关键词
卡尔曼滤波理论
预测交通信号
实时控制
VISSIM仿真
-
Keywords
Kalman filtering theory
predict
traffic signal
real-time control
VISSIM simulate
-
分类号
U491.51
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
-
题名基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化
- 2
-
-
作者
胡小勇
张建军
杨云晖
邓志刚
-
机构
新余市公路事业发展中心
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
新余公路勘察设计院
-
出处
《现代电子技术》
2023年第20期163-166,共4页
-
基金
江西省交通运输厅科技项目(2021H0023)。
-
文摘
为提高城市路网设计效率,文中提出一种基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化方案。采用预测控制方法,利用模拟试验验证所提算法在道路网络中的应用,从而最大限度地提高路口的通行能力;同时,验证迭代式识别在车辆流量模型的参数识别中的正确性。研究结果表明:采用时变参数模式预测时,每个路口的队长度差异都是比较合理的,模型预测结果与仿真结果接近;采用该模型的预测控制算法可以对网络的实时状况进行实时修正,从而改善道路的运行性能,8:00时段道路阻塞状况的模拟结果证明该方法具有较好的性能。相比之下,当系统中产生随机扰动时,自适应迭代学习辨识算法可以实现对系统期望输出的快速跟踪,具有较快的收敛速度和良好的效果。
-
关键词
城市路网
交通流优化
车辆流量模型
非线性
交通信号预测控制
自适应迭代学习辨识算法
-
Keywords
urban road network
traffic flow optimization
vehicle flow model
non linearity
traffic signal prediction control
adaptive iterative learning identification algorithm
-
分类号
TN711-34
[电子电信—电路与系统]
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
