交通量預測方法和多相位交通信號模糊控制技術(shù)研究.pdf

1、交通流量預測對于進行交通規(guī)劃、交通誘導、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)域重點研究課題,智能運輸系統(tǒng)(ITS)的核心研究內(nèi)容之一.交通量預測可分為中長期預測和短時交通量預測,受隨機干擾因素的影響,短時交通流量預測相對于中長期預測更難.由于交通流運行的高度復雜性、隨機性和不確定性,傳統(tǒng)的預測技術(shù)已經(jīng)不能滿足實踐中越米越高的精度要求,經(jīng)典的數(shù)學方法一直未能取得令人滿意的預測效果.該文就短時交通量預測方法進行深入

2、的研究,探討了灰色系統(tǒng)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡和最新的混沌預測技術(shù)在交通量預測領(lǐng)域中的應用,并首次將灰色神經(jīng)網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡集成等復合預測方法用于交通量預測領(lǐng)域.隨著城市人口的增長和社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展,城市交通問題日趨嚴重.交叉路口是城市交通網(wǎng)絡中的重要樞紐,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.就交通量預測

3、方法和交通信號模糊控制兩個方面,全文進行了深入探討,主要內(nèi)容如下:(1)將一種改進的GM(1,1)模型用于交叉口交通量的預測,并取得良好的預測效果,結(jié)合遺傳算法和最小二乘法,對此改進的GM(1,1)模型給出了一種新的求解方法.對改進GM(1,1)模型引入等維遞推和自適應的預測效果進行了討論.(2)將灰色系統(tǒng)思想與神經(jīng)網(wǎng)絡有機地結(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)絡預測模型,并首次將灰色神經(jīng)網(wǎng)絡用于實時交通

4、量預測,取得較好的預測結(jié)果.(3)神經(jīng)網(wǎng)絡集成通過訓練多個神經(jīng)網(wǎng)絡并將各網(wǎng)絡輸出進行合成,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)絡集成方法預測實時交通流,實驗結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡集成技術(shù)用于交通量實時預測是有效可行的,并且比單一神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型更為優(yōu)越.(4)相空間重構(gòu)是混沌預測的基礎,時間序列的混沌性是使用混沌預測的前提.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測方法

5、,并將它們首次用于交通量預測.通過諸多預測實例說明了交通量混沌預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,控制方法采用實時模糊控制,給出了模糊控制器、模糊控制系統(tǒng)的設計.并根據(jù)通過交叉口的車輛停駛過程,推導出交叉口平均車輛延誤計算模型,對模糊控制性能進行了計算機仿真,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、基于隨機模擬的適配度計算方法以及基于適配