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香港宝马会原创基于元胞传输模型的过饱和交叉口信号控制方法

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  第25卷第3期2017年9月山东交通学院学报JOURNAL OF SHANDONG JIAOTONG UNⅣERSITYV01.25 No.3Sep.2017DOI:10.3969/j issn.1672一0032.2017.03.005基于元胞传输模型的过饱和交叉口信号控制方法阳杰,王吉栋(西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610031)摘要:为克服现有交叉口信号控制优化方法在实际应用中的局限性,利用二维元胞传输模型构建交叉口信号的元胞传输模型。香港宝马会原创

  薄束核的性质问:薄束核的性质答:它是传导意识性本体觉和精细触觉传导路的第二级神经元胞体所在地。青岛丰东热处理...2016-10-2600分享立即下载相关问题薄束和楔束是什么19...防抓取,学路网提供内容。

  以交叉口饱和度的函数作为通行能力权重,综合考虑交叉口各进口的交通状态,并对过饱和进口引入饱和度的罚函数,实现对过饱和进口的优先优化;最后利用遗传算法进行交叉口信号控制的动态优化求解。

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  实例验证表明:所构建的模型同时适用于过饱和及非饱和交叉口的信号控制优化,并可有效降低过饱和进口道及交叉口整体的饱和度,有助于提升交叉口的整体通行效益。

  神经系统的常用术语答:3神经核nucleus:在中枢神经系统内,包埋在白质内的灰质团块,内有形态和功能相同的神经元胞体,称神经核。4神经节ganglion:是神经元胞体在周围的集中部位,外面为...防抓取,学路网提供内容。

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  交叉口作为城市交通网络的关键节点,其通行能力直接影响整个路网的通行效益,在早晚高峰时段交叉口的交通流经常处于过饱和状态,导致交叉口排队累积和排队溢出,严重影响区域通行能力。

  传输介质属于osi参考模型那一层介质说到底就是线缆或者无线信号嘛一般集中于物理层防抓取,学路网提供内容。

  由于大部分交叉口道路空间资源有限,因此,主要通过对交叉口信号的控制优化提升其整体通行效益。

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  目前,常用的交叉口信号配时方法有webster、Akcelik、HcM、TRRL算法和冲突点法等;但这些方法主要适用于交叉口的低饱和情况,均以交叉口延误最小化为优化目标,未考虑过饱和状态。

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  文献[1]利用线性规划法构建适用于各种交通状态的单点交叉口的信号配时优化模型,并利用实际交叉口验证优化模型的有效性。

  文献[2]提出考虑整个过饱和时段的信号相序决策方法,构建离散动态优化模型,确定最佳周期时长和最佳相位绿灯时长,表明所提出的离散型性能指标模型更合适于过饱和信号相序的优化。

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  文献[3]针对过饱和交叉口构建离散动态优化模型,验证该模型较连续动态优化模型控制效果更佳。

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  文献[4]以信号相位为离散变量构建过饱和状态下的单交叉口离散优化模型,并结合极小值原理给出最佳信号周期与各相位最佳绿信比优化求解算法。

  TCP/IP分层模型中传输层的协议有哪些?tcp协议udp协议防抓取,学路网提供内容。

  文献[5]利用光滑连续函数替代常用的阶跃函数逼近累积到达和离开曲线,构建以拥堵时段驶出车辆数最大化为目标的动态线性规划模型,算例验证该方法的总延误优于TRANSH一7F模型。

  TCP/IP模型的传输层有两个协议,第一个协议TCP是一种可靠的...UDP是无连接的面向数据报的网络协议,不提供可靠性。防抓取,学路网提供内容。

  文献[6]以信号周期为决策变量,以交叉口整体车辆延误最小、排队车辆最少为目标函数,构建交叉口的周期时长优化模型,并验证周期时长与到达率、延误、停车率等指标间的灰关联性。

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  文献[7]以交叉口的平均延误、停车次数和通行能力为目标函数,并结合交叉口整体饱和度为多目标组合权重,利用遗传算法对优化模型进行求解。

  数据在OSI网络结构模型中是怎样传输的?然后表示层,是传输的编码,是用什么编码传输数据,有可能还包括加密的过程.而会话层主...具体过程在O防抓取,学路网提供内容。

  文献[8]以交叉口各进口道排队率作为饱和度的权重,以交叉口各进口道综合饱和度最优为目标,构建适用于单点交叉口信号控制的优化模型。

  目前部分优化方法只适用于非饱和交叉口,而针对过饱和交叉口的优化主要集中在交叉口的整体效益指标,如交叉口整体通行能力、延误、停车率、最大排队长度等,而未针对关键进口进行突出优化,同时未充分考虑各进口道的交通拥堵程度一1。

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  本文构建一种适用于交叉口过饱和状态,综合考虑各进口道拥堵程度和关键车流的信号控制优化模型,以期能够解决过饱和交叉口的信号控制优化问题。

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  收稿日期:2017一0220作者简介:阳杰(1992一),男,四川达州人,硕士研究生,主要研究方向为城市交通规划,E-mail:.万方数据

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  在cTM模型中,假设路段上的交通流量q和密度矗满足g=min{,后,Q,Ⅱ(七i。

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  =秽f△£,(1)元胞之间流量传输如图l所示,根据元胞流量守恒,元胞状态(包括车辆数、输入输出流量等参数)随时间更新的关系满足,礼E=mi+gigi+1,式中mi为f+1时段元胞i内的车辆数。

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  £时段元胞i一1流人元胞i的车流量口;满足gi=min(Ri,.si),式中:si为£时段元胞i所能发送的车辆数,Si=IIlin(m,Qi);R为f时段元胞i所能接收的车辆数,Ri=min(Qi,6(Ⅳ;一%)),其中Qi为元胞i在第£个仿真时间步长内允许从元胞i一1流人元胞i的最大流r1,gi札量,6={“ 。

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  基于二维元胞传输模型,构建交叉口的元胞传输模型如图2所示,将进口道直行、左转车道化为2条进口流链,匝道及其衔接的地面车道被单独划分为1条交通流链31 4。

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  每条进口流链的第一个元胞(J,n)均相当于一个大型的停车场,所有等待进入路段的车辆均停放在该元胞中;第一个元胞的输出流量,)即为交叉口各进口的外部动态交通需求。

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  每条进口流链的最后一个元胞(.『,玷)用于实现交叉口信图2基于CTM的交叉口模型56号控制的效果,当£时刻进口流链.『所属相位为绿灯时,元胞(,,凡)的发送流量则为进口道的饱和流量;当万方数据

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  32 山东交通学院学报2017年9月第25卷£时刻为红灯时,元胞(,,乃)的发送流量为0。

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  出口链只包含1个元胞,其容量为无穷大;所有离开交叉口的车辆均驶入该元胞。

  有时候孩子是因为喜欢一个老师而喜欢一门课,也有的孩子是因为喜欢一门课而喜欢上课老师。不管是因为那种,首先,家长要认可老师、尊重老师,哪怕对老师有意见也不能在孩子面前批评老师,评价老师。这样会影响孩子对防抓取,学路网提供内容。

  2构建交叉口信号控制动态优化模型在进行交叉口信号控制优化时,常用的评价指标主要有延误、排队长度、停车率、通行能力和行人过街的等候时间等m。

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  从交通参与者的角度出发,应使车流通过交叉口的延误尽可能小;从道路资源利用效率的角度出发,应使交叉口的通行能力尽可能大。

  专利授权公司UnwiredPlanetInternational(简称UPI)赢得了与华为之间的专利官司,英国英格兰、威尔士高等法院认为,华为使用了UPI的相关专利,因此它必须向UPI支付授权费。华为防抓取,学路网提供内容。

  2.1交叉口效益指标分析1)排队长度在元胞传输模型中,可以通过统计各流链各相位绿灯开始时刻元胞中的车辆数得出排队车辆数,从交叉口各进口道停车线开始向上游检测各条流链阻塞的元胞,所有阻塞元胞内的车辆数总和即为该流链的排队长度。

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  交叉口各进口道距上游交叉口的距离Li即为交叉口各进口道允许的最大排队长度,各进口道的排队长度应满足最大排队长度约束:=ym(加),J{1,2,3,4,5,6,7,8},lfo与,式中:。

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  为进口流链-『的排队长度;7为元胞阻塞判断系数,7={;:慕::三三,其中%神为t时段元胞(.『,n)的输出车辆数;10为标准车辆的长度。

  2)通行能力、饱和度cTM模型中各进口链尾段元胞在绿灯期间按其饱和流率(单位有效绿灯时间内所通过的最大流量)释放所能通过的最大流量则为通行能力;饱和度即为实际流量与通行能力之比,当饱和度大于1时,交叉口处于过饱和状态,饱和度小于1时,交叉曰处于非饱和状态。

  设匕为交叉口各条进口流链的车道饱和度,即第髫周期内进入各进口流链的总交通量与各进口流链通行能力之比,反映了交叉口的拥挤程度。

  初始周期内进入匝道和各进口的总交通量可通过匝道及交叉口的元胞状态变量统计得出,即初始周期开始时刻£。

  )+g瓴1),(2)巳=g∽小(3)K=挚,(4)E=max(k), (5)式中:%为第x周期第歹条进口流链的交通需求;m(加)为£o时段元胞(.『,n)内的车辆数;g()为t时刻进口流链起始元胞(歹,1)流出的车辆数(外部动态交通需求);匕为第z周期第歹条进口流链的通行能力;匕为第石周期交叉口的整体饱和度(饱和度最高的相位所达到的饱和度值)。

  笙!塑堕查量!苎三翌堕堡塑竖型竺垫塑塑銮墨里堡曼丝型查鎏 !!进口不同饱和度对绿灯时长的需求和不同配时方案下通行能力的差异;同时对过饱和进口的通行能力乘以指数权值放大,有利于对过饱和进口进行突出优化。

  ,ZiLi,.,{1,2,3,4,5,6,7,8},式中:只为第石周期加权通行能力;£。

  为相位绿灯时长,s;p为信号相位序号,p=1,2,3,4分别表示东西进口直行、左转,南北进口直行、左转。

  相位绿灯应满足最小绿灯时间和最大绿灯时间约束,信号周期也应满足最小周期时长和最大周期时长限制。

  交叉口排队长度应满足路段长度约束,尤其是对过饱和交叉口,有利于防止排队溢出。

  3基于遗传算法的多目标信号控制模型求解遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟自然界生物遗传和进化机制而建立起来的一种搜索优化算法,体现“优胜劣汰、适者生存”的竞争机制,具有很强的全局搜索能力。

  遗传算法将问题域的可行解集合作为一个群体,群体中各个体分别对应一个可行解,香港宝马会原创在求解优化过程中将生物的适者生存规则和个体间的随机信息交换机制相结合,模拟生物界进化的过程,采用人工干预的方式对可行解空间进行随机优化搜索。

  遗传算法的遗传操作包含选择、交叉、变异;遗传算法的核心内容主要为参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定等。

  本文选取最常用的二进制编码进行信号控制优化问题的可行解编码9圳。

  在信号控制优化过程中的决策变量为各相位绿灯持续时间£,、f:、£,、t。

  ]代表一个染色体(染色体中的某一部分口M?o,等表示遗传算法中一个绿灯持续时间t,的二进制的编码段,一个二进制的编码101011对应着一个十进制的数),则染色体中的各部分[o肭?n。

  本文采用目标函数作为遗传算法的适应度函数,利用轮盘赌进行种群个体选择,使用两点交叉的方法进行种群个体的交叉重组,当迭代过程达到预先设定的代数K时,终止迭代。

  4实例验证以成都市某交叉口为例,对本文构建的信号控制优化算法的有效性进行验证。

  各条进口道包含左转、直行、右转车道各1条,结合图2中cTM模型构建方法建立该交叉口元胞传输模型。

  根据实际调查,取各进口道路段长度£=450 m,自由流速度秽f=36 k彬h,仿线个元胞,参数设定如表1所示。

  交叉口为四相位信号控制,信号周期为120 s,其中第一相位(东西进口直行)绿灯37 s,第二相位(东西进口左转)绿灯25 s,第三相位(南北进口直行)绿灯29 s,第四相位(南北进口左转)绿灯17 s。

  对该交叉口工作日晚高峰17:3018:30时段交通量调查结果如表2所示;cTM模型中各步长的外部交通需求采用均匀输入。

  山东交通学院学报2017年9月第25卷表1 交叉口元胞传输模型参数根据绿信比(一个信号相位的有效绿灯时长与周期总时长之比)和饱和流率(一条进口车道在一次连续的绿灯时间内,能够连续通过停车线的折算为小轿车的最大车辆数,pcu/h)计算得知,交叉口西进口的直行车道饱和度为1.11,处表2 各进口元胞传输模型流量参数 pcu/h于过饱和状态;南进口直行车道饱和度为O.79,处于非饱和状态,选取这2条车道进行分析。

  HCM手册中信号优化初始化时间选取为15 min,利用MATLAB构建交叉口的元胞传输模型,按初始配时运行8个周期初始化路网交通状态。

  初始时段(0~900 s,即第1~8周期)内,过饱和及非饱和进口道的车道占有量和累计排队长度如图3、4所示,图3、4中元胞16为进口链下游出口,停车线个元胞起点,排队车辆从停车线』{互 40一鹭20J1鼍。

  上图3西进口直行车道交通量占有量 图4南进口直行车道交通量占有量图3反映了西进口直行车道的排队长度形成、消散过程以及排队滞留现象。

  图3水平面内8个山丘形长度分别对应第18周期的排队最大长度。

  随着仿真时间逐步增长,排队滞留车辆随时间逐渐累积,第1周期排队末尾处于第12个元胞,到第7周期排队长度已延伸至第6个元胞,由此可知该进口处于过饱和状态。

  图4水平面内8个山丘形状长度始终保持不变,说明第1~8周期排队长度均能完全消散,该进口处于非饱和状态。

  从图3、4分析可知,香港宝马会原创本文所构建的交叉口元胞传输模型,能模拟出过饱和、非饱和状态的交通波形成与消散过程。

  利用式(2)一(4)获得cTM模型中各进通效益指标,结合式(6)构建多目标信号控制优化模型。

  设定遗传算法中染色体长度为30,最大迭代代数为100,交叉率为0.9,变异率为0.05,种群规模为40。

  初始化时段为o~900 s(第1~8周期),优化时段为900~2 700 s,选取第915周期进行优化前后效果对比分析。

  优化前,交叉口采用的固定信号配时,每一周期长度均为120 s(除去12 s黄灯时间,则绿灯时间为108 s),利用遗传算法求得各优化周期的信号配时(有效绿灯时长)如表3所示。

  西进口直行车道在0~900 s排队车辆不断累积,f,持续增长,最长达450 m;进行动态优化后,9002 700 s西进口直行车道排队长度逐步下降,并维持在100 m以内。

  西进口左转交通需求较小,f,均维持在3 m以内,每周期排队车辆均能万方数据

  表3 交叉口各优化周期优化前后的信号配时 s优化前 优化后进口及流向9~15 9 10 ll 1213 14 15图5 西进口直行车道排队长度对比 图6西进口左转车道排队长度对比图7、8为优化前后北进口直行、左转车道排队长度z,、Z。

  优化后交叉口整体饱和度以及过饱和进口道饱和度显著下降,交叉口通行效率显著提升。

  5 结论基于二维元胞传输模型构建交叉口的元胞传输模型,并以交叉口饱和度的函数为权重,充分考虑各进口的交通状态,以各进口加权通行能力总和为目标函数,突出对过饱和进口的优先优化。

  通过实例分析,文中所构建的交叉口元胞传输模型可准确的模拟交通流的转播,包括排队的形成与消散过程,同时,利用本文所构建的动态优化模型,可有效降低过饱和进口道和交叉口整体的饱和度,提升交叉口的整体如鲫鲫o443322,●巧加bm,O={J『万方数据

  神经元胞体可以向自己的树突传出兴奋吗?问:比如一个细胞体有多根树突,受到自己一个树突的神经冲动后,除了向轴突...答:对于一个神经元细胞来说,不论轴突还是树突都是在受刺激点向两侧进行双向传导的。但是对于细胞与细胞之间的突触小体部分就只能从突触前膜向突触后膜进行单向传导。脊髓灰质主要由神经元胞体组成,每一侧灰质向前伸出...答:与前角相连的是传出(运动)神经元高二生物问:下图表示三个通过突触连接的神经元。现于箭头处施加一强刺激,则能测到动...答:答案是C。首先要知道的知识点是:1.神经元的结构:树突(短的),轴突(长的),神经元胞体2.神经元与神经元之间信号的传导方向:从轴突传出,通过突触...

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