不同交通狀態下的公交信號優先控制方法評估及策略制定的開題報告_第1頁
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文檔簡介

不同交通狀態下的公交信號優先控制方法評估及策略制定的開題報告一、研究背景交通擁堵是城市化進程中難以避免的問題，特別是現代城市中的公共交通系統，不僅需要滿足大量居民的出行需求，同時還要具備高效、安全、快速等特性。在日益增長的交通壓力下，如何優化現代城市中的公交系統，提高公交運行效率，成為城市管理者亟待解決的問題。目前，公交信號優先控制技術被廣泛運用于城市公交系統中，本質上就是通過智能的交通信號控制系統，為公交車輛在道路上的行駛提供幫助，從而提高公交車隊運行效率，緩解交通擁堵，使城市公共交通的出行時間和舒適度都得以提高。然而，公交信號優先控制技術應用仍面臨很多挑戰。目前國內外研究對不同情景下公交信號優先控制方法評估及策略制定的研究仍相對匱乏。缺乏可行的策略制定方法和算法模型，以及對公交信號優先控制技術實施效果的評估和分析。二、研究目標為了提高公交信號優先控制技術的效率和準確度，本研究旨在設計一種基于其交通狀態的公交信號優先控制方法評估及策略制定模型。具體研究目標包括：1.設計實現一套公交信號優先控制模擬評估系統，能夠模擬真實的交通情景；2.利用交通狀態paramics仿真系統進行交通流場的數值模擬；3.結合實際數據進行系統性實驗和數值仿真，并分析得出模型的適宜穿過紅燈時間和紅綠燈周期時間；4.利用人工神經網絡和粒子群算法等優化方法，構建一個能夠快速響應并輸出最優策略的實時決策系統；5.基于以上模型和算法，提出公交信號優先控制技術在不同交通狀態下的最優化策略，以期提高公交車輛運行效率和交通路網的整體效率。三、研究內容1.參數選取和交通路網建模為了建立準確的交通流場模型，需要對交通路網進行建模。以城市道路為研究對象，運用paramics仿真系統，將交通路網建立為一個三維坐標系的模型，并根據實際道路數據設置數值模擬的參數及交通流量參數。通過實時迭代仿真模擬，獲取交通狀態下車輛行駛速度、車輛密度和車輛流量等基礎信息。2.交通狀態與紅綠燈周期時間確定通過對不同交通狀態下公交信號優先控制的實際數據進行收集及系統性實驗，分析不同交通狀態下勢必存在的通行瓶頸問題，確定不同交通狀態下紅綠燈周期時間。同時機器學習的人工神經網絡和群體智能的粒子群算法等評估方法，可比較客觀的評估交通狀態下的紅綠燈周期時間，和最大的穿過紅燈時間。3.公交信號優先控制策略模型構建結合公交車輛的基礎信息和上述紅綠燈周期時間，運用數值優化算法構建決策模型。比如輸出待穿過紅燈時間的最小值或者最大值，同時輸出方向控制指令，控制信號燈的變化。4.交通狀態下公交信號優先控制最優策略實現同時，要合理利用交通狀態對于公交車信號優先控制策略的影響，制定實際應用的優化策略。例如，在擁堵時段里，設立快速公交專用路段；在非擁堵時段里，減少信號燈等待時間，增加公交車等待時間等。四、研究意義本文將提供一種新的方法和思路，為現代城市公交系統提供基于

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