交通量預(yù)測方法和多相位交通信號模糊控制技術(shù)研究.pdf

1、交通流量預(yù)測對于進(jìn)行交通規(guī)劃、交通誘導(dǎo)、交通管理、交通控制與安全等,均具有重要的意義,已成為交通工程領(lǐng)域重點(diǎn)研究課題,智能運(yùn)輸系統(tǒng)(ITS)的核心研究內(nèi)容之一.交通量預(yù)測可分為中長期預(yù)測和短時交通量預(yù)測,受隨機(jī)干擾因素的影響,短時交通流量預(yù)測相對于中長期預(yù)測更難.由于交通流運(yùn)行的高度復(fù)雜性、隨機(jī)性和不確定性,傳統(tǒng)的預(yù)測技術(shù)已經(jīng)不能滿足實(shí)踐中越米越高的精度要求,經(jīng)典的數(shù)學(xué)方法一直未能取得令人滿意的預(yù)測效果.該文就短時交通量預(yù)測方法進(jìn)行深入

2、的研究,探討了灰色系統(tǒng)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最新的混沌預(yù)測技術(shù)在交通量預(yù)測領(lǐng)域中的應(yīng)用,并首次將灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成等復(fù)合預(yù)測方法用于交通量預(yù)測領(lǐng)域.隨著城市人口的增長和社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展,城市交通問題日趨嚴(yán)重.交叉路口是城市交通網(wǎng)絡(luò)中的重要樞紐,解決好交叉路口的交通流沖突問題是整個城市交通控制的關(guān)鍵所在.該文將模糊控制用于多相位交通信號智能控制,并且應(yīng)用遺傳算法優(yōu)化多相位交通信號模糊控制器的規(guī)則庫,以此提高模糊控制的性能.就交通量預(yù)測

3、方法和交通信號模糊控制兩個方面,全文進(jìn)行了深入探討,主要內(nèi)容如下:(1)將一種改進(jìn)的GM(1,1)模型用于交叉口交通量的預(yù)測,并取得良好的預(yù)測效果,結(jié)合遺傳算法和最小二乘法,對此改進(jìn)的GM(1,1)模型給出了一種新的求解方法.對改進(jìn)GM(1,1)模型引入等維遞推和自適應(yīng)的預(yù)測效果進(jìn)行了討論.(2)將灰色系統(tǒng)思想與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合起米,發(fā)揮兩者的優(yōu)勢,提出了并聯(lián)型、串聯(lián)型、嵌入型三個灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,并首次將灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于實(shí)時交通

4、量預(yù)測,取得較好的預(yù)測結(jié)果.(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成通過訓(xùn)練多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將各網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)行合成,可顯著提高系統(tǒng)的泛化能力.采用Boosting和Bagging、基于分治策略的三種不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法預(yù)測實(shí)時交通流,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成技術(shù)用于交通量實(shí)時預(yù)測是有效可行的,并且比單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型更為優(yōu)越.(4)相空間重構(gòu)是混沌預(yù)測的基礎(chǔ),時間序列的混沌性是使用混沌預(yù)測的前提.討論了混沌時間序列的幾種判定方法,討論了典型的四種混沌預(yù)測方法

5、,并將它們首次用于交通量預(yù)測.通過諸多預(yù)測實(shí)例說明了交通量混沌預(yù)測方法的可行性和有效性.(5)討論單路口多相位的交通信號控制,控制方法采用實(shí)時模糊控制,給出了模糊控制器、模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì).并根據(jù)通過交叉口的車輛停駛過程,推導(dǎo)出交叉口平均車輛延誤計(jì)算模型,對模糊控制性能進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真,仿真結(jié)果表明控制效果比較滿意.(6)為了提高模糊控制器的性能,應(yīng)用遺傳算法優(yōu)化模糊控制器的規(guī)則庫,給出編碼方案、基于隨機(jī)模擬的適配度計(jì)算方法以及基于適配