导读:本文包含了配时方案论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:短时交通流预测,CNN-XGBoost,配时优化,多目标优化
配时方案论文文献综述
王青松[1]（2019）在《城市交叉口短时交通流的配时优化方案研究与应用》一文中研究指出准确、高效的交通流预测是智能交通系统的核心功能,也是实现智能交通诱导和控制的前提;而改善交叉口信号配时,则是提高交通运行系统效能的关键。本文以短时交通流预测为基础,对交叉口配时优化进行研究,具有一定的理论意义和实际应用价值。本文在研究现有短时交通流预测模型基础上,融合传统机器学习和深度学习模型,提出了一种混合预测交通流模型,以及基于该模型的交叉口多目标配时优化模型,实现了基于预测交通流的交叉口交通控制信号多目标配时优化计算。论文主要工作与贡献包括:1.分析交通流量的主要特性和时空相关性,以及交通流数据集特点,并从不同维度分析交通流的特征。在此基础上,针对短时交通流预测,提出CNN-XGBoost混合预测模型。将CNN-XGBoost模型与其它四种预测模型进行实验对比,验证该模型的优势。2.基于短时交通流预测,建立交叉口多目标配时优化模型,并提出一种改进的非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)算法。3.利用河北育才街和裕华路交叉口几何条件和相位相序,以及基于实际交通流生成数据,对该交叉口使用VISSIM进行仿真,并和Webster配时法从多个性能指标进行对比,验证了本文提出的多目标配时优化模型及求解算法的有效性。4.基于本文的交叉口多目标配时优化模型及求解方案,设计并实现了交叉口配时优化计算子系统,作为城市交通信号智能控制系统的一个子系统,该子系统主要包括参数分析和仿真优化两大模块。其中,参数分析主要对交通流量进行查询和预测,仿真优化主要计算出配时方案和性能指标。目前,该子系统主要功能已基本实现,可以方便地对信号机进行管理和控制,同时可以为决策者生成配时方案以供参考。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2019-05-01）
陈姝[2]（2018）在《早晚高峰期出行节省10分钟》一文中研究指出通过AI、云计算等技术，红绿灯也能变“聪明”，不用人工控制，它就能自己“指挥”交通。今年，华为与深圳交警联合创新，在华为坂田总部周边选取8个路口进行了红绿灯配时优化试点，通过AI摄像机感知路口最实时、最准确的路况信息，对该区域信号灯进行整体调优，优化后主(本文来源于《深圳商报》期刊2018-09-06）
王柏淇[3]（2018）在《基于模糊控制算法和蚁群算法在交通信号灯配时方案上的研究》一文中研究指出随着经济的发展,我国的私家车数量呈井喷式增长,2015年我国增加了2450万辆私家车。而各大城市现有的交通资源十分有限,已经不能满足这么多车辆在道路上正常通行。这种情况导致了我国大多城市的交通越发拥堵。进入互联网时代,许多未解的难题都能使用互联网思维解决。因此,人们开始尝试将互联网运用到智慧交通。我国大多数主要城市在设计之初,没有考虑到会有这样数量级的车辆通行,所以道路宽度十分有限。在不能拓宽道路宽度的情况下,对交叉口不同相位的车辆进行按序疏导和控制,可以减轻交叉路口的拥堵情况,即降低车辆的延误,提高车辆的通行效率。所以,为道路交叉口的信号灯进行合理配时,是当今缓解拥堵的重要的办法。本文研究了当下比较主流的交叉路口配时方法,基于已有的交叉路口的配时方法进行改进。对单点交叉口、线状区域交叉口进行动态配时,提出了模糊控制方法和改进的韦博斯特算法相结合的独立交叉路口动态配时方法;以模糊控制方法为基础的多点交叉路口动态配时方法。基于D市的部分区域主干道的交叉口车辆各项数据,根据其不同时段、不同峰值的交通流的分布不同的特点,设计了道路交叉口的动态的信号灯配时方法。在单点交叉口,用改进的韦博斯特算法求得定时配时周期,结合模糊控制方法算出绿灯追加延时,最后得出单点交叉口动态配时周期。在多交叉口,我们利用单点交叉口所得结果,结合用模糊控制方法求得线状区域的动态配时周期。并用VISSIM软件对设计进行仿真实验,与原定时周期和改进的韦博斯特算法求得的周期进行对比,证明提出的方法优化效果更好。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-04-01）
曹小玲[4]（2018）在《时变论域下交通信号灯实时配时方案》一文中研究指出目前,交通拥堵成为困扰我国大多数城市持续发展的重要因素。交叉口是城市交通网络中的关键点,交通堵塞往往发生在交叉口。合适的交叉口交通信号灯配时方案,将有利于整个城市交通系统功能的充分发挥,提高人们的出行效率。城市交通系统是一个复杂的、稳定性不强的系统,即便在较短时间段内,交通参数也可能发生较大的变化,本文利用时变论域理论,给出了一种基于时变论域的模糊控制方法,运用于设置交叉口交通信号灯的实时配时方案。本文以十字路口及四相位控制为研究对象,首先考虑各相位方向上车辆的排队长度,将十字路口的交通流状况划分为35种情况。针对信号周期随时间变化而改变的情况,设置信号周期的连通时变论域序列。采用模糊聚类分析方法,给出35种交通流状况各自对应的适当的信号周期论域。其次,在所述信号周期论域下,得到绿灯时长的连通时变论域序列。以排队长度、停车次数作为模糊控制的输入变量,基于时变论域的模糊控制算法,动态地调整绿灯时长和周期,得到交通信号灯的配时方案。并以长沙市某十字路口为例,利用VISSIM软件仿真该路口的实际交通环境,验证了该方案的有效性。结果表明:通过调整信号周期和绿灯时长,增强了交叉口通行能力,减少了车辆及行人延误时间。最后,本文以交叉口车辆平均延误、平均排队长度、停车次数为性能指标,利用模糊综合评判方法,给出了一种评判交叉口运行效率的方案。该方案可以对交叉口的运行效率进行评分,进而验证交叉口交通信号灯配时方案的优劣,有利于选出更合适的配时方案。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2018-04-01）
张珺[5]（2018）在《一场提升交通管理效能的革命》一文中研究指出1月10日，市公安交管部门透露，我市主城交通信号灯配时方案排查调优工作已悄然开展3个月。据互联网大数据及交管设施采集的道路流量数据综合分析显示，信号灯配时方案调整优化以来，各路口白天通行车流量平均提升3%—5%，夜间车辆延误平均减少15%。信号(本文来源于《重庆日报》期刊2018-01-11）
化雪荟,丁犇,宋文广[6]（2017）在《分布式智能交通系统区域信号协调配时方案的优化与设计》一文中研究指出物联网模式的分布式智能交通系统,利用物联网、云计算、大数据等技术,实现城市交通的智能指挥和智能诱导,提高交通运输效率,缓解交通阻塞。本文基于实时优化的区域信号协调控制方法,利用实时检测到的交通数据进行预测分析,提出类饱和度和综合流量的新型计算参数;对信号周期、绿信比、相位差等配时参数作出优化调整,最后生成较为精确的区域信号协调配时方案,试运行推广成效显着。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2017年07期）
潘阳阳[7]（2016）在《城市道路交通信号配时方案过渡方法研究》一文中研究指出交通信号控制通常依据拥堵时段的变化配置多种配时方案。不同配时方案之间的切换需要设置过渡方案减少对信号控制的干扰。非协调控制独立交叉口和协调控制交叉口群这两种不同控制对象条件下的配时方案过渡完成条件具有很大的差异性。其中,对于需要协调控制交叉口群,配时方案过渡方法的设计必须考虑相位差的影响。当两个连续配时方案的周期时长存在显着差异时,针对传统过渡方法绿灯时长存在二次跳跃的问题,本文对多种传统过渡方法的优点进行了融合。具体而言,本文综合了传统配时方案过渡方法中的过渡基础和绿灯时长分配方式,设计了无相位差和有相位差两种情况下的定步长配时方案过渡方法。针对传统配时方案过渡方法的固定步长无法满足时变交叉口交通需求的问题,本文基于模糊控制理论设计了动态步长配时方案过渡方法。通过Paramics仿真软件,本文主要评估了论文设计方法在信号控制效果方面的性能。无相位差动态步长配时方案过渡方法和固定步长配时方案过渡方法在平峰向高峰过渡时段的表现优于高峰向平峰过渡时段,且动态步长配时方案过渡方法对延误和排队长度的控制效果更为突出；有相位差动态步长配时方案过渡方法和固定步长配时方案过渡方法对各个相位绿灯时间相近的交叉口优化效果更好,动态步长配时方案过渡方法对延误和排队长度的控制效果也更为突出。(本文来源于《东南大学》期刊2016-03-31）
徐文龙,郭杜杜,马倩雯,巴合达吾列提·热阿汗[8]（2015）在《平交口信控配时方案的优化与验证》一文中研究指出单平交口定时信号控制方案是协调控制和线控的基础。文章针对当前的交通特性和环境,对基于TRRL法的平交口信控配时方案进行优化分析,主要对左转专用车道饱和流量的计算及修正系数进行优化,进而影响其配时结果。经实例验证,优化后的方案可明显降低平交口的延误时间,增强平交口的通行效益。(本文来源于《西部交通科技》期刊2015年02期）
王明月[9]（2015）在《基于博弈论的道路交叉口信号配时方案研究》一文中研究指出平面交叉口是城市交通的关键,对交叉口信号配时的研究具有重大实际意义。本文将博弈论的思想应用于解决交叉口信号配时问题,在分析交叉口信号配时体现的博弈特性的基础上,针对交叉口信号配时中不同的问题和目标,建立几种交叉口信号配时的博弈模型,通过博弈求解,提出基于博弈论的信号配时方案。主要研究内容包括以下几个方面：首先,针对两相位非固定周期的单交叉口和相邻两交叉口,提出基于斗鸡博弈的交叉口信号配时方案。对两相位交叉口,以各相位作为博弈参与者、各相位信号灯状态(红灯、绿灯)作为策略集、利用排队长度相反数作为赢得值建立博弈模型；对相邻两交叉口,以每个路口为参与者,每个路口的信号灯状态为策略集,每个路口整体排队长度相反数为赢得值建立博弈模型。针对上述博弈模型,以固定时长为博弈周期,基于非合作博弈中经典的斗鸡博弈模型,求得上述博弈混合策略Nash均衡,给出下一个博弈周期内的信号配时方案,实现信号灯状态的合理分配,提高交叉口的通行效率。其次,针对四相位固定周期的单交叉口,提出基于合作博弈的交叉口信号配时方案。以各相位作为合作博弈的参与者,各相位绿灯时间作为策略集,各相位车辆排队长度作为赢得值,建立相应的合作博弈模型,针对上述博弈模型分别采用Nash bargaining解法和Shapley估值解法进行求解。由于Nash bargaining解法针对初始bargaining能力相同的二人博弈,因此适用于不区分干路、支路的交叉口,并需要进行两次二人博弈；Shapley估值解法则可直接应用于区分干路、支路的交叉口进行博弈。根据上一周期结束时各相位排队车辆的长度,实时地调整下一周期各相位绿灯时间。通过博弈求解达到参与者赢得值的最大,即下一周期结束时路口车辆排队长度的最小化。最后,利用MATLAB对所提的各个方案进行仿真,验证了所提配时方案的有效性,并与固定配时进行比较说明所提方案可以有效减少路口各相位的车辆排队长度,对提高路口通行效率有一定实际指导意义。(本文来源于《北京交通大学》期刊2015-01-15）
孙峰[10]（2015）在《现代有轨电车交叉口信号配时方案研究》一文中研究指出现代有轨电车具有地铁和公共汽车两种交通方式的特点,路口交通信号的相位、周期与延误、道路交叉口信号配时等设计指标都直接影响其运营质量。文章根据沈阳市浑南新区现代有轨电车系统的基本情况,提出了不同相交等级交叉口的信号配时方案,并选取叁种典型交叉口开展实例分析。希望通过文章的阐述,为今后有轨电车信号控制的相关研究提供参考。(本文来源于《中国高新技术企业》期刊2015年02期）
配时方案论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通过AI、云计算等技术，红绿灯也能变“聪明”，不用人工控制，它就能自己“指挥”交通。今年，华为与深圳交警联合创新，在华为坂田总部周边选取8个路口进行了红绿灯配时优化试点，通过AI摄像机感知路口最实时、最准确的路况信息，对该区域信号灯进行整体调优，优化后主
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
配时方案论文参考文献
[1].王青松.城市交叉口短时交通流的配时优化方案研究与应用[D].中国科学技术大学.2019
[2].陈姝.早晚高峰期出行节省10分钟[N].深圳商报.2018
[3].王柏淇.基于模糊控制算法和蚁群算法在交通信号灯配时方案上的研究[D].吉林大学.2018
[4].曹小玲.时变论域下交通信号灯实时配时方案[D].长沙理工大学.2018
[5].张珺.一场提升交通管理效能的革命[N].重庆日报.2018
[6].化雪荟,丁犇,宋文广.分布式智能交通系统区域信号协调配时方案的优化与设计[J].计算机产品与流通.2017
[7].潘阳阳.城市道路交通信号配时方案过渡方法研究[D].东南大学.2016
[8].徐文龙,郭杜杜,马倩雯,巴合达吾列提·热阿汗.平交口信控配时方案的优化与验证[J].西部交通科技.2015
[9].王明月.基于博弈论的道路交叉口信号配时方案研究[D].北京交通大学.2015
[10].孙峰.现代有轨电车交叉口信号配时方案研究[J].中国高新技术企业.2015
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