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基于动态自适应混沌粒子群优化算法的干线协调控制方法
被引量：
6
1
作者
郭海锋
黄贤恒
+1 位作者
徐甲
乔洪帅
《高技术通讯》
CAS
2021年第11期1189-1201,共13页
针对城市道路连续交叉口控制效益较低的问题,提出一种基于动态自适应混沌粒子群优化算法(DACPSOA)的干线协调控制方法。首先,通过分析上下游断面交通需求的相关性,考虑交叉口信号配时、车辆转出、车队离散等因素,在Robertson离散模型的...
针对城市道路连续交叉口控制效益较低的问题,提出一种基于动态自适应混沌粒子群优化算法(DACPSOA)的干线协调控制方法。首先,通过分析上下游断面交通需求的相关性,考虑交叉口信号配时、车辆转出、车队离散等因素,在Robertson离散模型的基础上,提出了基于上游交叉口信号配时参数的车流到达率预测。在此基础上,根据车队头车、尾车到达时间与协调相位的绿灯开启时间、结束时间以及非协调相位(左转、右转)车流释放结束时间的关系,建立干线交通双向绿波控制总延误模型;其次,根据总延误模型的特征,设计了一种动态自适应混沌粒子群优化算法;最后,利用微观仿真软件SUMO建立典型的交通环境,仿真结果表明,与传统的数解法和单点控制相比,协调相位的平均延误分别降低了24.97%和57.23%,协调相位的平均停车次数分别降低了27.88%和64.01%,有效提高了交叉口的通行效率。
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关键词
双向绿波
Robertson离散模型
粒子群优化算法(PSOA)
SUMO
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职称材料
基于改进ACGAN算法的车道排队车辆估计及其分类
2
作者
郭海锋
杨宪赞
金峻臣
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020年第11期1169-1177,共9页
针对传统模型驱动的排队车辆研究中构建概率分布困难、建模繁琐等问题,结合双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络和辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的特点,提出一种数据驱动的车道级排队车辆估计算法。该算法无需对交叉口空间关系建模,其生成器采...
针对传统模型驱动的排队车辆研究中构建概率分布困难、建模繁琐等问题,结合双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络和辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的特点,提出一种数据驱动的车道级排队车辆估计算法。该算法无需对交叉口空间关系建模,其生成器采用Bi-LSTM结构,以速度序列为输入,根据速度与排队车辆的时间相关性,生成最小、最大排队车辆。判别器来自ACGAN,在区分真假样本的同时实现排队车辆到拥堵等级标签的分类。同时,为避免网络训练不稳定、梯度消失的问题,舍弃原ACGAN的真假二分类任务,引入Wasserstein散度来衡量真实序列与生成序列的分布距离,并对相应的目标函数进行优化。结果表明,与其他算法相比,该算法在分类准确率方面提高了3.96%~9.62%,同时总体估计误差最小,验证了利用速度估计车道排队车辆的可行性。
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关键词
辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)
双向长短时记忆(Bi-LSTM)
Wasserstein散度
车道级排队车辆估计
分类
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职称材料
题名
基于动态自适应混沌粒子群优化算法的干线协调控制方法
被引量：
6
1
作者
郭海锋
黄贤恒
徐甲
乔洪帅
机构
浙江工业大学信息工程学院
银江股份智慧交通研究院
出处
《高技术通讯》
CAS
2021年第11期1189-1201,共13页
基金
国家自然科学基金(52072343)
浙江省自然科学基金(LY20E080023)
浙江省教育科学规划(2016SCG241)资助项目。
文摘
针对城市道路连续交叉口控制效益较低的问题,提出一种基于动态自适应混沌粒子群优化算法(DACPSOA)的干线协调控制方法。首先,通过分析上下游断面交通需求的相关性,考虑交叉口信号配时、车辆转出、车队离散等因素,在Robertson离散模型的基础上,提出了基于上游交叉口信号配时参数的车流到达率预测。在此基础上,根据车队头车、尾车到达时间与协调相位的绿灯开启时间、结束时间以及非协调相位(左转、右转)车流释放结束时间的关系,建立干线交通双向绿波控制总延误模型;其次,根据总延误模型的特征,设计了一种动态自适应混沌粒子群优化算法;最后,利用微观仿真软件SUMO建立典型的交通环境,仿真结果表明,与传统的数解法和单点控制相比,协调相位的平均延误分别降低了24.97%和57.23%,协调相位的平均停车次数分别降低了27.88%和64.01%,有效提高了交叉口的通行效率。
关键词
双向绿波
Robertson离散模型
粒子群优化算法(PSOA)
SUMO
Keywords
bidirectional green wave
Robertson’s dispersion model
particle swarm optimization algorithm(PSOA)
SUMO
分类号
U491.54 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于改进ACGAN算法的车道排队车辆估计及其分类
2
作者
郭海锋
杨宪赞
金峻臣
机构
浙江工业大学信息工程学院
银江股份智慧交通研究院
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020年第11期1169-1177,共9页
基金
浙江省自然科学基金(LY20E080023)
浙江省教育科学规划(2016SCG241)资助项目。
文摘
针对传统模型驱动的排队车辆研究中构建概率分布困难、建模繁琐等问题,结合双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络和辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的特点,提出一种数据驱动的车道级排队车辆估计算法。该算法无需对交叉口空间关系建模,其生成器采用Bi-LSTM结构,以速度序列为输入,根据速度与排队车辆的时间相关性,生成最小、最大排队车辆。判别器来自ACGAN,在区分真假样本的同时实现排队车辆到拥堵等级标签的分类。同时,为避免网络训练不稳定、梯度消失的问题,舍弃原ACGAN的真假二分类任务,引入Wasserstein散度来衡量真实序列与生成序列的分布距离,并对相应的目标函数进行优化。结果表明,与其他算法相比,该算法在分类准确率方面提高了3.96%~9.62%,同时总体估计误差最小,验证了利用速度估计车道排队车辆的可行性。
关键词
辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)
双向长短时记忆(Bi-LSTM)
Wasserstein散度
车道级排队车辆估计
分类
Keywords
auxiliary classifier generative adversarial network(ACGAN)
bi-directional long short-term memory(Bi-LSTM)
Wasserstein divergence
lane-level queue vehicles estimation
classification
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态自适应混沌粒子群优化算法的干线协调控制方法
郭海锋
黄贤恒
徐甲
乔洪帅
《高技术通讯》
CAS
2021
6
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职称材料
2
基于改进ACGAN算法的车道排队车辆估计及其分类
郭海锋
杨宪赞
金峻臣
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020
0
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