考虑交通流非线性特性的交通信号迭代学习控制策略.docx
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交通信号控制是解决城市交通拥堵的关键手段,尤其在当前我国城市交通迅速发展的背景下,其重要性不言而喻。传统的固定配时控制已无法满足日益复杂的交通需求,因此自适应信号控制技术应运而生。SCOOT和SCATS等自适应交通信号控制系统能够根据实时交通状况优化信号配时,但面对大规模路网,协调控制变得极具挑战性。 交通流的非线性特性使得精确建模变得困难,这限制了基于模型的控制方法的效果。侯忠生教授提出的基于排队长度均衡的控制思想,通过无模型的自适应控制,实现了信号控制的自学习和自适应性,无需依赖交通流模型。然而,单个交叉口的控制并不能解决全局问题。 迭代学习控制(ILC)作为一种新兴的学习控制策略,适用于处理具有周期性特征的系统,如城市交通。ILC不需要精确的系统模型,而是通过不断迭代和调整控制输入,以实现实际输出与理想输出的接近。相较于传统控制方法,ILC具有更强的适应性和较低的计算需求,特别适合解决城市交通信号控制的问题。 近年来,ILC已被应用于交通控制领域,例如高速公路匝道控制。为了增强鲁棒性,有研究将ILC与反馈控制结合,处理输入限制问题。同时,考虑到交通系统的非严格重复性,有研究探讨了模型参数和期望轨迹迭代变化下的ILC应用。此外,还有研究将ILC应用于单个交叉口、多交叉口的交通路网信号控制,以及结合交通分配进行路网控制,以防止交通拥堵,并分析了ILC对路网宏观交通流量图的影响。 尽管大部分研究采用了Gazis和Potts的存储转发模型,但这个线性模型无法充分描述交通流的非线性动态特性。因此,本研究在存储转发模型基础上,结合路段内交通流的特点,提出了描述城市交通流的非线性动态模型,旨在提供更精确的控制依据。 总的来说,交通信号控制策略的发展趋势是结合非线性动态模型和迭代学习控制,以应对城市交通的复杂性和不确定性。这样的控制策略不仅能够提升路网的通行效率,还能有效缓解交通拥堵,对于构建智能、高效的城市交通系统具有深远意义。
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