城市交叉口群交通动态协调控制方法及技术路线

为实现控制范围动态识别、时空资源同步优化、主路径车流通行优先、数据实时处理四项控制策略，针对六个功能模块，即数据处理模块、范围动态界定模块、路径识别模块、基准设计方案生成模块、绿信比优化模块、相位差优化模块，采用时间序列分析、蒙特卡罗仿真、数学规划、神经网络、模糊推理等主要技术手段，对城市道路信号控制交叉口群动态协调控制方法进行研究。实现各模块功能的技术路线如图1-2所示。

1．数据处理模块

通过检测设备采集观测区域内的车辆数或占有率，检查检测结果的可用性，依据上下游交叉口关联特征对缺失数据进行合理插值后，采用基于状态空间神经网络和扩展卡尔曼滤波的组合预测模型对交通信息进行短时预测，运用改进的CTM模型模拟车流运行以获得交叉口各进口道的平均车辆到达率及排队情况。

2．交叉口群动态范围界定模块

依据实测数据，应用交叉口通行能力利用率值确定路网中交通负荷最高的目标交叉口，采用协调系数与不均衡系数共同确定相邻交叉口路段的关联程度，建立自组织映射神经网络，将其作为路段关联度强弱划分工具，使用二分法逐步缩小路网规模，以最终确定交叉口群信号控制范围。

3．交叉口群路径识别模块

采用对偶图法对具有转向限制的交叉口群网络进行表达，将寻找交叉口群范围内任意两点之间的通路，等效于在对偶图中寻找出每个顶点正好经过一次的有向Hamilton通路，以回溯法求解网络中的Hamilton通路;从车队离散及排队阻滞两个角度建立路径关联度计算模型，确定交叉口群内的交通主路径。(www.xing528.com)

4．基准设计方案生成模块

基于阻塞流理论对交叉口群网络结构进行防阻塞运行控制，应用数学规划方法实现交叉口群时空资源的综合优化:将决策变量用代数符号表示，根据约束条件及优化目标建立二进制混合整数线性规划模型，采用分支界定法求解出交叉口群内各交叉口车道功能渠化设计、相位设计与配时控制参数设计方案。

5．绿信比优化模块

采用滑动时间窗法对数据进行检测与滚动处理，应用模糊理论建立两级模糊协调控制器，对决策变量进行模糊化处理并制定模糊规则，通过Mamdani型模糊推理算法去模糊化后得绿信比调整方案。

6．相位差优化模块

将不同控制周期内相邻交叉口关键相位绿灯提前启亮时间视为随机变量，获取其真实分布，建立绿灯提前启亮时间与相位差之间的输入与输出关系，基于统计抽样理论采用随机仿真优化的方法取参数分布上的每一个值进行一次仿真计算，由此确定相位差的最优取值。