建立了一个能够估计市内信号交叉路口车辆实时排队长度的模型。分析了路段交通流之间的流向关系,根据流向关系建立了两种路段交通流影响模型：神经网络模型和贝叶斯网络模型,并描述了模型的结构。为了方便模型的实际应用,分别用主成份对输入变量降维,用EM算法和高斯混合分布函数来表达模型和训练模型参数并用不同的实验场景对模型进行有效性验证。仿真实验的结果表明,由于城市路网中存在的随机性,贝叶斯网络模型能够更好地把握交通流变化的趋势。
### 信号控制交叉路口车辆排队长度
#### 概述
本文献主要研究了城市交通信号控制下交叉路口车辆排队长度的估计方法。作者们提出了一个能够实时估算市内信号交叉路口车辆排队长度的模型，这对于优化交通信号控制、提高道路通行效率具有重要意义。
#### 研究背景与意义
在城市交通管理中，信号灯控制是调节道路交通流量、减少交通拥堵的重要手段之一。准确地预测和评估信号控制下的交叉路口车辆排队长度对于提高交通系统的整体性能至关重要。这不仅有助于交通管理者制定更加合理的信号控制策略，还能为驾驶员提供更准确的行驶指导信息，从而改善交通状况，减少能源消耗与环境污染。
#### 模型构建与验证
为了实现这一目标，作者们首先分析了不同路段交通流之间的流向关系，并基于这些流向关系建立了两种路段交通流影响模型：神经网络模型和贝叶斯网络模型。这两种模型均用于估计车辆排队长度，但它们在结构和处理随机性的能力上有所不同。
- **神经网络模型**：这是一种非线性预测工具，通过学习样本数据中的模式来进行预测。它能够捕捉到复杂的非线性关系，但对于交通流中存在的随机性因素处理能力较弱。
- **贝叶斯网络模型**：该模型是一种概率图模型，能够有效地表示变量间的条件独立性，并利用贝叶斯定理来更新概率分布。它更适合处理交通系统中的不确定性，因此在模拟实验中表现出更好的性能。
为了提高模型的实用性和准确性，研究还采用了主成分分析（PCA）来降低输入变量的维度，并使用EM算法和高斯混合模型（GMM）来估计模型参数。PCA可以帮助去除冗余信息，减少计算复杂度；而EM算法和GMM则能有效处理数据中的噪声和多模态特性。
#### 实验结果与讨论
通过对不同实验场景的数据分析，研究结果显示，贝叶斯网络模型相较于神经网络模型，在估计车辆排队长度方面表现出了更高的准确性。这是因为城市交通流的变化具有很强的随机性，而贝叶斯网络模型能够较好地捕捉这种随机性，使得预测结果更为可靠。
此外，文章还通过仿真实验验证了所提出的模型的有效性。实验结果证明了模型能够准确地估计出车辆排队长度，并且贝叶斯网络模型在处理交通流的随机变化时表现出更好的性能。
#### 结论
本文提出了一种新的方法来估计城市信号交叉路口的车辆排队长度，通过构建神经网络模型和贝叶斯网络模型，并采用主成分分析、EM算法和高斯混合模型等技术提高了模型的预测精度。实验结果表明，贝叶斯网络模型能够更好地处理交通流中的随机性，从而在预测车辆排队长度方面展现出更高的准确性。这一研究成果对于优化城市交通信号控制系统、提升道路通行效率具有重要的理论价值和实际应用前景。
