为了解决交通高峰时段城市区域路网过大的交通需求引起的路网通行效率下降以及区域内部交通流分布的异质性产生的道路资源浪费等问题.本文提出了基于区域路网固有属性宏观基本图(Macroscopic fundamental diagram,MFD)的过饱和区域控制...为了解决交通高峰时段城市区域路网过大的交通需求引起的路网通行效率下降以及区域内部交通流分布的异质性产生的道路资源浪费等问题.本文提出了基于区域路网固有属性宏观基本图(Macroscopic fundamental diagram,MFD)的过饱和区域控制优化模型,建立了边界控制信号和内部控制信号目标函数的双层规划优化,进一步设计了基于BP(Back propagation)神经网络的自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)模型,对建立的双层规划区域交通信号进行求解,实例仿真结果验证了本文方法的有效性.通过本文的研究分析,对城市区域交通的需求管控、拥堵政策制定等城市区域交通管理具有一定的指导意义.展开更多
基金Supported by National High Technology Research and Development Program of China （863 Program） （2006AA04Z183）, National Nat- ural Science Foundation of China （60621001, 60534010, 60572070, 60774048, 60728307）, and the Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Groups of China （60728307, 4031002）
基金Supported by National Natural Science Foundation of China （61304079, 61125306, 61034002）, the Open Research Project from SKLMCCS （20120106）, the Fundamental Research Funds for the Central Universities （FRF-TP-13-018A）, and the China Postdoctoral Science. Foundation （201_3M_ 5305_27）_ _ _
文摘为有致动器浸透和未知动力学的分离时间的系统的一个班的一个新奇最佳的追踪控制方法在这份报纸被建议。计划基于反复的适应动态编程(自动数据处理) 算法。以便实现控制计划，一个 data-based 标识符首先为未知系统动力学被构造。由介绍 M 网络，稳定的控制的明确的公式被完成。以便消除致动器浸透的效果， nonquadratic 表演功能被介绍，然后一个反复的自动数据处理算法被建立与集中分析完成最佳的追踪控制解决方案。为实现最佳的控制方法，神经网络被用来建立 data-based 标识符，计算性能索引功能，近似最佳的控制政策并且分别地解决稳定的控制。模拟例子被提供验证介绍最佳的追踪的控制计划的有效性。
文摘为降低重型商用车燃油消耗、减少运输成本,本文协调“人-车-路”交互体系,将车辆与智能网联环境下的多维度信息进行融合,提出了一种基于迭代动态规划(iterative dynamic programming,IDP)的自适应距离域预见性巡航控制策略(adaptive range predictive cruise control strategy,ARPCC)。首先结合车辆状态与前方环境多维度信息,基于车辆纵向动力学建立自适应距离域模型对路网重构,简化网格数量并利用IDP求取全局最优速度序列。其次,在全局最优速度序列的基础上,求取自适应距离域内的分段最优速度序列,实现车辆控制状态的快速求解。最后,利用Matlab/Simulink进行验证。结果表明,通过多次迭代缩小网格,该算法有效提高了计算效率和车辆燃油经济性。
