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题名基于历史信息迭代学习控制的交通信号控制方法
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作者
张晓涵
张俊乐
闫飞
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机构
太原理工大学电气与动力工程学院
陕西省计量科学研究院实验室运维部
西安理工大学自动化与信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第9期2649-2657,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61703300)
中国博士后科学基金项目(2019M651082)
山西省应用基础研究基金项目(201801D221191)。
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文摘
为加快交通信号控制中迭代学习控制的收敛速度,解决迭代学习控制历史信息利用率低的问题,提出一种基于历史信息迭代学习控制的交通信号控制方法。利用欧氏距离从历史信息数据库中找到相似的历史数据,对数据进行加权处理,给相似度高的数据赋予更大的权重;根据数据对应的信号配时及权重,计算得到适合的初次迭代控制信号,应用到PD型迭代学习控制中。与自主设置初次迭代控制信号的PD型迭代学习控制相比,以更快速度使各个交叉口的排队长度趋于均衡状态,充分利用一个周期的绿灯时长,提升路网的通行效率。利用仿真实验验证了算法的有效性。
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关键词
城市交通
交通信号控制
迭代学习控制
收敛速度
历史信息
欧氏距离
初次迭代控制信号
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Keywords
urban traffic
traffic signal control
iterative learning control
convergence speed
historical information
Euclidean distance
initial iterative control signal
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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