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城市干线车道级交通流预测和优化控制研究

城市干线车道级交通流预测和优化控制研究

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作者：赵地中国科学技术大学

学位级别：硕士

随着我国城市交通需求的增长和机动车数量的增加,现有道路资源与出行需求之间的矛盾日益加重。城市干线承载着城市出行的主要流量,城市干线各交叉口车道级交通流预测对于制定合理的交通管理措施至关重要,城市干线各交叉口之间的协调控... 详细信息

随着我国城市交通需求的增长和机动车数量的增加,现有道路资源与出行需求之间的矛盾日益加重。城市干线承载着城市出行的主要流量,城市干线各交叉口车道级交通流预测对于制定合理的交通管理措施至关重要,城市干线各交叉口之间的协调控制对于缓解城市拥堵、提升出行效率具有重要意义。本文主要研究城市干线车道级交通流预测方法和城市干线协调优化控制方法,本文的主要工作如下:(1)城市干线车道级交通流预测研究结合实际两种场景中的交通流数据,建立两个干线车道级的短时交通流预测模型。针对干线车道级流量数据,分析交通流的时空关联性,经过特征工程、特征筛选、模型优化等步骤,建立基于Catboost的车道级交通流预测模型;针对路网车道级流量数据,分析路网关系建立了一种结合图注意力网络和门控循环网络的车道级交通流预测方法lane-GAGRU。最后基于青岛市真实车道级流量数据进行实验,验证了模型的有效性和优越性。(2)城市干线交通流优化控制方法研究提出综合相位优化和排队消散影响的城市干线优化控制模型PAM-BAND,并结合车道级流量预测数据实现预测控制。针对现有模型的局限,引入单进口放行相位拓宽相位选择,建立交叉口排队消散时间与相位差关系,得到优化控制模型PAM-BAND,将车道级流量预测结果引入优化模型,消除传统方案滞后性。实验结果表明,PAM-BAND模型相较于传统的绿波控制模型在绿波带宽、平均延误、平均停车次数、平均行程时间等指标上均有所改进,引入车道级流量预测后控制效果得到进一步提升。(3)城市智能交通管理与控制系统的设计与实现设计并实现城市智能交通管理与控制系统,首先分析智能高效系统的两个核心需求,设计系统架构和系统功能,详细介绍智能分析模块和干线协调控制模块的功能逻辑,最终实现各模块并完成城市智能交通管理与控制系统的搭建。

关键词：城市干线车道级交通流干线协调控制

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