基于視頻檢測交通流數(shù)據(jù)的感應(yīng)信號控制評估與參數(shù)優(yōu)化主要方案隨著經(jīng)濟飛速的增長和城市化進程的不斷加快,交通擁堵和污染等問題日益嚴重。與此同時，優(yōu)化信號控制系統(tǒng)能有效地緩解交通壓力,提高城市道路的通行能力。傳統(tǒng)的定時控制無法適應(yīng)動態(tài)多變的交通需求,而感應(yīng)信號控制能夠克服定時控制的局限性,更好的提升交叉口的通行效率。感應(yīng)信號控制是根據(jù)交通流檢測器檢測實時的交通流來動態(tài)改變各個相位的配時方案?；诖耍S著計算機視覺與圖像處理等技術(shù)的不斷完善,視頻交通流檢測器的應(yīng)用越加廣泛。因此,為了研究如何利用視頻交通流檢測器,為提升感應(yīng)信號控制的控制效率、改善城市交叉口的通行能力、減少交通擁堵與污染提供相應(yīng)的技術(shù)支持,論文開展了以...為基礎(chǔ)視頻檢測交通流數(shù)據(jù)的感應(yīng)信號控制評估與參數(shù)優(yōu)化的研究,研究工作如下:(1)基礎(chǔ)理論總結(jié)。通過對國內(nèi)外文獻的研判,總結(jié)了交叉口的感應(yīng)信號控制、視頻交通流檢測器、車輛排隊長度以及多目標(biāo)優(yōu)化模式與求解算法的研究現(xiàn)狀與現(xiàn)階段存在的不足。并從交通流檢測器檢測范圍、數(shù)據(jù)類型、精確度、安裝與維護等方面出發(fā),總結(jié)了常見交通流檢測器的優(yōu)缺點,全面分析了視頻交通流檢測器相對于其他檢測器存在的數(shù)據(jù)差異及優(yōu)勢。(2)研判視頻交通流檢測器檢測數(shù)據(jù)的精確度對感應(yīng)信號控制的影響效果,對視頻交通流檢測器在感應(yīng)信號控制中的應(yīng)用開展了評估。綜上所述，根據(jù)交叉口實際調(diào)查的交通流數(shù)據(jù),在VISSIM中建立了仿真模型,并分別對不同視頻交通流檢測器精確度下的全感應(yīng)信號控制和半感應(yīng)信號控制進行了仿真實驗。通過對仿真實驗輸出的車均延誤、排隊長度和停車次數(shù)開展對比分析,在低峰、平峰和高峰時期,視頻交通流檢測器的精確度分別達到90%、85%和70%時,全感應(yīng)信號控制即可達到較為理想的控制效果。在半感應(yīng)信號控制中,視頻交通流檢測器的精確度為70%時即可達到理想的控制效果。結(jié)果表明,視頻交通流檢測器基本都能夠很好地滿足感應(yīng)信號控制在檢測器精確度方面的需求。(3)建立了基于視頻檢測實時車輛排隊長度的多目標(biāo)優(yōu)化模型,優(yōu)化了感應(yīng)信號控制的綠燈極限延長時間。并優(yōu)化了帶精英決策的快速非支配排序遺傳算法(NSGA-II)的交叉算子和擁擠度。以視頻交通流檢測器獲取各進道口的實時車輛排隊長度為輸入數(shù)據(jù),以交叉口總延誤最小、停車次數(shù)最少和通行能力最大為目標(biāo)建立多目標(biāo)優(yōu)化模式,從信號周期和有效綠燈時間兩個方面對多目標(biāo)優(yōu)化模式確立約束條件,優(yōu)化定時控制的信號周期,然后根據(jù)交叉口各個相位的實時交通需求來分配感應(yīng)信號控制的綠燈極限延長時間。同時為了提升NSGA-II算法的尋優(yōu)精確度,在交叉算子和擁擠度計算兩個方面,對NSGA-II求解算法進行優(yōu)化。(4)優(yōu)化模型的驗證。根據(jù)實際交叉口的交通流及拓撲結(jié)構(gòu)等調(diào)查數(shù)據(jù),在VISSIM中建立了仿真模型,分別仿真了視頻交通流檢測器精確度為90%時傳統(tǒng)感應(yīng)信號控制和以...為基礎(chǔ)傳統(tǒng)NSGA-II求解算法以及優(yōu)化NSGA-II求解算法下基于視頻檢測實時車輛排隊長度的多目標(biāo)優(yōu)化模式,并對比分析仿真實驗輸出的車均延誤、排隊長度和停車次數(shù)。仿真實驗結(jié)果表明,所提出的優(yōu)化模式在各個時期均能夠較好的改善感應(yīng)信號控制的控制效率值,能更好的適應(yīng)交叉口不同時間段內(nèi)的交通變化。尤其在高峰時期,相對于傳統(tǒng)的感應(yīng)信號控制,基于NSGA-II優(yōu)化求解算法下多目標(biāo)優(yōu)化模型在車均延誤、排隊長度和停車次數(shù)的平均改善率約為24.31%、25.43%和19.54%。同時,相對于傳統(tǒng)的NSGA-II求解算法,所提出的優(yōu)化NSGA-II求解算法的尋優(yōu)精確度更好,優(yōu)化模型的求解效率值更高。?簡介：擅長數(shù)據(jù)搜集與處理、建模仿真、程序設(shè)計、仿真代碼、論文寫作與指導(dǎo)，畢業(yè)論文、期刊論文經(jīng)驗交流。

?具體問題可以聯(lián)系QQ或者微信：30040983。仿真代碼functionramp_metering_control()

num_segments=8;

simulation_time=3600;

dt=10;

mainline_density=zeros(num_segments,simulation_time/dt);

mainline_speed=zeros(num_segments,simulation_time/dt);

mainline_flow=zeros(num_segments,simulation_time/dt);

ramp_queue=zeros(1,simulation_time/dt);

metering_rate=zeros(1,simulation_time/dt);

mainline_density(:,1)=25;

mainline_speed(:,1)=100;

fort=2:simulation_time/dt

demand=generate_demand(t,dt);

current_density=mainline_density(3,t-1);

current_speed=mainline_speed(3,t-1);

metering_rate(t)=alinea_control(current_density,current_speed);

ramp_demand=demand.ramp;

ramp_service=min(ramp_demand+ramp_queue(t-1),metering_rate(t)*dt/3600);

ramp_queue(t)=max(0,ramp_queue(t-1)+ramp_demand-ramp_service);

forseg=1:num_segments

ifseg==1

inflow=demand.mainline;

else

inflow=mainline_flow(seg-1,t-1);

end

ifseg==3

inflow=inflow+ramp_service;

end

ifseg==num_segments

outflow=mainline_flow(seg,t-1);

else

outflow=mainline_flow(seg,t-1);

end

mainline_density(seg,t)=update_density(mainline_density(seg,t-1),...

inflow,outflow,dt);

mainline_speed(seg,t)=fundamental_speed(mainline_density(seg,t));

mainline_flow(seg,t)=mainline_density(seg,t)*mainline_speed(seg,t);

end

end

plot_results(mainline_density,mainline_speed,ramp_queue,metering_rate,dt);

metrics=calculate_performance(mainline_density,mainline_speed,ramp_queue);

display_metrics(metrics);

end

functionrate=alinea_control(density,speed)

target_occupancy=0.25;

kr=70;

current_occupancy=density/180;

error=target_occupancy-current_occupancy;

rate=900+kr*error;

rate=max(240,min(rate,900));

end

functionrate=coordinated_control(densities,target_density)

num_ramps=length(densities);

rates=zeros(1,num_ramps);

fori=1:num_ramps

local_error=target_density-densities(i);

ifi>1

upstream_error=target_density-densities(i-1);

else

upstream_error=0;

end

rates(i)=600+50*local_error+20*upstream_error;

rates(i)=max(240,min(rates(i),900));

end

end

functiondemand=generate_demand(t,dt)

hour=floor(t*dt/3600);

ifhour>=7&&hour<9

peak_factor=1.5;

elseifhour>=17&&hour<19

peak_factor=1.4;

else

peak_factor=1.0;

end

base_mainline=2000;

base_ramp=400;

noise_mainline=randn()*100;

noise_ramp=randn()*50;

demand.mainline=(base_mainline*peak_factor+noise_mainline)*dt/3600;

demand.ramp=(base_ramp*peak_factor+noise_ramp)*dt/3600;

end

functionspeed=fundamental_speed(density)

vf=120;

kj=180;

kc=45;

ifdensity<kc

speed=vf;

elseifdensity<kj

speed=vf*(1-((density-kc)/(kj-kc))^2);

else

speed=0;

end

speed=max(speed,0);

end

functionnew_density=update_density(density,inflow,outflow,dt)

segment_length=500;

density_change=(inflow-outflow)*dt/segment_length;

new_density=density+density_change;

new_density=max(0,min(new_density,180));

end

functionrate=fuzzy_metering_control(density,queue_length)

density_normalized=density/180;

queue_normalized=min(queue_length/50,1);

ifdensity_normalized<0.3

ifqueue_normalized<0.3

rate=900;

elseifqueue_normalized<0.7

rate=750;

else

rate=600;

end

elseifdensity_normalized<0.6

ifqueue_normalized<0.3

rate=700;

elseifqueue_normalized<0.7

rate=550;

else

rate=450;

end

else

ifqueue_normalized<0.3

rate=500;

elseifqueue_normalized<0.7

rate=400;

else

rate=300;

end

end

end

functionrate=predictive_control(current_density,predicted_densities,horizon)

rates=zeros(1,horizon);

forh=1:horizon

target=45;

error=target-predicted_densities(h);

rates(h)=600+80*error;

rates(h)=max(240,min(rates(h),900));

end

rate=rates(1);

end

functionmetrics=calculate_performance(density,speed,queue)

avg_density=mean(density(:));

avg_speed=mean(speed(:));

total_flow=sum(density.*speed,'all');

max_queue=max(queue);

avg_queue=mean(queue);

total_delay=sum(queue)*10/3600;

metrics.avg_density=avg_density;

metrics.avg_speed=avg_speed;

metrics.total_flow=total_flow;

metrics.max_queue=max_queue;

metrics.avg_queue=avg_queue;

metrics.total_delay=total_delay;

end

functiondisplay_metrics(metrics)

fprintf('RampMeteringPerformanceMetrics:\n');

fprintf('AverageMainlineDensity:%.2fveh/km\n',metrics.avg_density);

fprintf('AverageMainlineSpeed:%.2fkm/h\n',metrics.avg_speed);

fprintf('TotalFlow:%.0fvehicles\n',metrics.total_flow);

fprintf('MaximumRampQueue:%.0fvehicles\n',metrics.max_queue);

fprintf('AverageRampQueue:%.2fvehicles\n',metrics.avg_queue);

fprintf('TotalDelay:%.2fhours\n',metrics.total_delay);

end

functionplot_results(density,speed,queue,rate,dt)

time_vector=(1:size(density,2))*dt/60;

figure('Position',[100,100,1200,800]);

subplot(2,2,1);

plot(time_vector,density(3,:),'b-','LineWidth',1.5);

xlabel('Time(minutes)');

ylabel('Density(veh/km)');

title('MainlineDensityatMergePoint');

gridon;

subplot(2,2,2);

plot(time_vector,speed(3,:),'r-','LineWidth',1.5);

xlabel('Time(minutes)');

ylabel('Speed(km/h)');

title('MainlineSpeedatMergePoint');

gridon;

subplot(2,2,3);

plot(time_vector,queue,'g-','LineWidth',1.5);

xlabel('Time(minutes)');

ylabel('QueueLength(vehicles)');

title('RampQueueLength');

gridon;

subplot(2,2,4);

plot(time_vector,rate,'m-','LineWidth',1.5);

xlabel('Time(minutes)');

ylabel('MeteringRate(veh/h)');

title('RampMeteringRate');

gridon;

end

functioncompare_strategies()

strategies={'NoControl','FixedRate','ALINEA','Fuzzy'};

delays=zeros(1,4);

throughputs=zeros(1,4);

fors=1:4

switchs

case1

[delay,t