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交织区多车道协同自适应控制方法

马庆禄,  袁新新,  张琳

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2020 >  38(4): 34-41
马庆禄, 袁新新, 张琳. 交织区多车道协同自适应控制方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(4): 34-41. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.005
引用本文: 马庆禄, 袁新新, 张琳. 交织区多车道协同自适应控制方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(4): 34-41. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.005
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MA Qinglu, YUAN Xinxin, ZHANG Lin. Multi-lane Collaborative Adaptive Control Method for Weaving Section[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(4): 34-41. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.005
Citation: MA Qinglu, YUAN Xinxin, ZHANG Lin. Multi-lane Collaborative Adaptive Control Method for Weaving Section[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(4): 34-41. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.005
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交织区多车道协同自适应控制方法

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.005

  • 重庆交通大学交通运输学院 重庆 400074

  • 重庆交通大学交通运输学院 重庆 400074

  • 重庆交通大学交通运输学院 重庆 400074

基金项目: 

国家社会科学基金项目

重庆市创新专项项目

详细信息

  • 中图分类号: U491.4

Multi-lane Collaborative Adaptive Control Method for Weaving Section

    摘要
  • 摘要: 为了提升交织区的通行效率,提出了一种基于不同车道复杂度的多车道协同自适应控制优化方法,该方法考虑多路合流交织区信号周期长、渠化复杂、冲突频繁等运行特征,制定了分车道自适应信号灯控制策略,在交织区复杂度算法的基础上建立基于定向渠化的车道复杂度模型.以最小总延误为目标,利用不同车道复杂度、排队长度等约束条件建立了多车道协同自适应优化模型,并利用BP神经网络求解最小总延误下的最优控制方案.以重庆市"黄花园大桥—石黄隧道"桥隧结合部的三路合流交织区为实验对象,以高峰小时交通量调查数据为依据,利用Matlab与Vissim对不同信号灯控制方案进行优化对比分析,实验结果表明,19种不同控制方案中,P3S12(3相位控制方案12)最优,其总延误降低了27%,优于其他18种控制方案,不同时段流量状态下分车道自适应控制总延误比现行控制方案平均降低了69%.本文方法能够显著的降低交织区的延误,比现状控制方案延误结果更优.

     

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  • 刊出日期:  2020-08-28

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