针对当前信号灯配时方法应对低高峰期车流量与方向的频繁变换困难问题,提出一种融合历史与当前交通流量的交通信号控制方法。提出基于历史交通数据的路口各方向车流量的规律预测模型、规律与实时车流量学习的融合模型、各相位信号灯最...针对当前信号灯配时方法应对低高峰期车流量与方向的频繁变换困难问题,提出一种融合历史与当前交通流量的交通信号控制方法。提出基于历史交通数据的路口各方向车流量的规律预测模型、规律与实时车流量学习的融合模型、各相位信号灯最佳信号周期和绿灯时间估计算法。使用真实道路交通数据在交通仿真模拟器(simulation of urban mobility,SUMO)进行仿真试验,结果表明:与定时控制、模糊控制等方法对比,本研究提出的方法减少了车辆的等待时间与等待队伍的长度;通过多个不同类型路口信号灯的综合分析,能够整体提高城市道路出行与服务质量,提升交通运行效率。展开更多
文摘针对当前信号灯配时方法应对低高峰期车流量与方向的频繁变换困难问题,提出一种融合历史与当前交通流量的交通信号控制方法。提出基于历史交通数据的路口各方向车流量的规律预测模型、规律与实时车流量学习的融合模型、各相位信号灯最佳信号周期和绿灯时间估计算法。使用真实道路交通数据在交通仿真模拟器(simulation of urban mobility,SUMO)进行仿真试验,结果表明:与定时控制、模糊控制等方法对比,本研究提出的方法减少了车辆的等待时间与等待队伍的长度;通过多个不同类型路口信号灯的综合分析,能够整体提高城市道路出行与服务质量,提升交通运行效率。
