近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法及其在交通中的應(yīng)用.pdf

1、論文研究了近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法及其在交通中的應(yīng)用，豐富和完善了近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論。論文主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下：
　　一、提出了一種近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化加速算法。在權(quán)值調(diào)整期間加入前期權(quán)值信息，增強(qiáng)了訓(xùn)練的穩(wěn)定性；使用steffensen迭代算法進(jìn)行加速，使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練較快地收斂，有效地解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢的缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上，給出了一種基于數(shù)值計(jì)算的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃改進(jìn)方法ADHDP(D)，仿真結(jié)果表明該方法誤差穩(wěn)步下降，沒(méi)有出現(xiàn)ADH

2、DP方法中振蕩的現(xiàn)象，且達(dá)到收斂穩(wěn)定的速度更快。此外，提出了一種權(quán)值初始值復(fù)合修正法，仿真結(jié)果表明，與權(quán)值初始值隨機(jī)設(shè)定方法相比，該方法提高了近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法的學(xué)習(xí)成功率；
　　二、研究了快速路交通流模型參數(shù)辨識(shí)方法。針對(duì)交通流模型的強(qiáng)非線性、不確定性等特點(diǎn)，提出了基于近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃的交通流模型參數(shù)辨識(shí)算法。該算法具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的特性，不依賴于被控對(duì)象的解析模型，嚴(yán)格的理論推導(dǎo)證明了這種參數(shù)辨識(shí)方案的收斂性，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法

3、的有效性；
　　三、研究了快速路短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法。針對(duì)指數(shù)平滑法缺乏有效的參數(shù)選取方法，提出了一種基于近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法的自適應(yīng)單指數(shù)平滑法，結(jié)合實(shí)際交通流數(shù)據(jù)對(duì)指數(shù)平滑系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使其隨預(yù)測(cè)過(guò)程自動(dòng)更新，從而保證了預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性。嚴(yán)格的理論推導(dǎo)證明了這種預(yù)測(cè)方法的收斂性，仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性；
　　四、研究了城市交叉口均衡控制的最優(yōu)信號(hào)配時(shí)問(wèn)題。針對(duì)過(guò)飽和交叉口提出了排隊(duì)長(zhǎng)度均衡的控制目標(biāo)，設(shè)計(jì)了基于排隊(duì)長(zhǎng)度

4、均衡的兩相位和三相位綠燈時(shí)間近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃控制算法。仿真結(jié)果表明基于近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃的控制算法可以根據(jù)實(shí)時(shí)交通車(chē)流信息實(shí)現(xiàn)綠燈時(shí)間的自適應(yīng)調(diào)整，克服了定時(shí)控制不能隨著流量的變化而分配綠燈時(shí)間的缺點(diǎn)。此外，以三相位交叉口最優(yōu)信號(hào)配時(shí)為例，討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值初始值對(duì)算法收斂結(jié)果的影響；
　　五、研究了快速路系統(tǒng)中單入口匝道以及多入口匝道基于近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃的控制算法。針對(duì)交通流強(qiáng)非線性、不確定性等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于近似動(dòng)態(tài)規(guī)化的控制器，避開(kāi)了交通