基于聚類分析和模式匹配的方法在城市區(qū)域交通控制中的應用.pdf

1、目前我國大多數城市交通擁擠問題突出，特別是一些大城市，機動車、自行車和行人的日益增多，使得城市交通擁擠更加嚴重。由于土地資源的有限，使得道路基礎設施的提供受到極大限制，完全依靠擴大路網規(guī)模來解決日益增長的交通需求已經不能滿足要求。這就需要在有限的資源條件下，運用控制方法對城市交通流進行合理的、科學的調控，從而達到提高路網通行能力和服務質量的目的。 區(qū)域交通控制系統(tǒng)本身就是一種對象不確定的、對控制的實時性要求很高、結構十分復雜的大

2、系統(tǒng)，具有較強的非線性、模糊性和不確定性，這樣就決定了系統(tǒng)建模和模型求解的難度，傳統(tǒng)的方法很難解決這些難題。針對這種情況，本文采用非模型化的控制方法，將模式匹配方法引入到區(qū)域交通控制中，給出了基于聚類分析與模式匹配的區(qū)域交通控制方法。 首先運用聚類算法進行數據分類，將歷史交通數據分成若干類；在分類中，針對k-means算法對初值的選取敏感的問題，采用模擬退火算法進行了補充。根據某個路口一天的歷史數據，分別用k-means聚類算法

3、和基于模擬退火的動態(tài)算法進行分類，并對分類的效果進行了比較。 然后借鑒文獻資料對控制系統(tǒng)的分層結構，給出了一個三層結構的分布式區(qū)域控制系統(tǒng)結構。針對最下兩層結構，給出了基于模式匹配的區(qū)域交通控制方法，并在TSIS上進行仿真。在同樣的交通條件下，分別運行定時控制、多時段控制和基于模式匹配方法的控制方案，仿真軟件一一給出評價結果，最后對這幾種控制效果進行了比較。 在此基礎上，探索把這種新方法應用到新型信號機中，并對新型信號機