导读:本文包含了交通信号控制策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能交通,强化学习,深度学习,深度强化学习
交通信号控制策略论文文献综述
赖建辉[1]（2019）在《基于D3QN的交通信号控制策略》一文中研究指出交叉口是城市路网的核心和枢纽,合理优化交叉口的信号控制可以极大地提高城市交通体系的运行效率,而将实时交通信息作为输入并动态调整交通信号灯的相位时间成为了当前研究的重要方向。文中提出了一种基于D3QN(Double Deep Q-Learning Network with Dueling Architecture)深度强化学习模型的交通信号控制方法,其利用深度学习网络,结合交通信号控制机构成了一个用于调整交叉口信号控制策略的智能体,然后采用DTSE(离散交通状态编码)方法将交叉口的交通状态转换为由车辆的位置和速度信息所组成的二维矩阵,通过深度学习对交通状态特征进行高层抽象表征,从而实现对交通状态的精确感知。在此基础上,通过强化学习来实现自适应交通信号控制策略。最后,利用交通微型仿真器SUMO进行仿真实验,以定时控制和感应控制方法作为对照实验,结果表明文中提出的方法得到了更好的控制效果,因此是可行且有效的。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S2期）
汤旻安[2]（2019）在《非均衡路网下交通信号组合优化控制策略》一文中研究指出在交通信号控制中,针对单一控制模型不能很好适应实时交通流变化的问题,提出一种交通信号组合优化控制的方法。根据交通流参数,采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通状态进行识别,依据路口交通状态,动态选择合适的模糊控制器结构。针对非均衡路网的特点,设计了多级模糊控制器,通过搭接车流使交叉口通行能力最大化。针对多级模糊控制器不具备学习能力的问题,采用混沌遗传算法在线优化模糊控制器参数。以兰州市为例,通过仿真研究,给出了不同控制方法下车辆随时间的平均延误曲线,分析了不同交通流下的平均延误。结果表明所提方法具有较好控制效果。(本文来源于《控制工程》期刊2019年01期）
刘宇博[3]（2019）在《浅谈智能交通信号控制策略研究与应用发展现状》一文中研究指出为实现基于现有道路资源而推进城市发展进程的目标,交通信号控制成为缓解交通压力和提高出行效率的研究热点。文章针对日益发展的智能交通信号控制策略和应用进行了概述,详细介绍了基于海量数据采集的智能交通信号控制策略的发展过程,包括交通数据的采集、处理和应用,进而对近年来基于交通状态的研究成果进行汇总和分析,并给出交通信号优化控制的发展前景和展望。(本文来源于《电子测试》期刊2019年01期）
郝孟军,宫涛,陈丹,刘良[4]（2018）在《基于汽车尾气污染物排放量的宜宾市交通信号控制策略研究》一文中研究指出近年来,随宜宾市机动车数量的快速增长,由此造成的交通拥堵及尾气污染物排放日益严重,特别是道路交叉口更加突出。因此,研究基于汽车尾气污染物排放量的交通信号控制策略势在必行。根据交叉口各方向交通量的不同、结合汽车尾气排放与汽车工况、等待与通行时间等因素,构建模型分析汽车排放污染物和交通信号控制间的关系。并通过宜宾市具有代表性的道路交叉口的调查数据进行分析验证,研究基于汽车尾气污染物排放量的交通信号控制策略,保证交叉口通行最优及汽车尾气污染物排放量最低。(本文来源于《技术与市场》期刊2018年12期）
徐新东,树爱兵,邱红桐[5]（2018）在《中小城市交通信号控制策略与方法研究》一文中研究指出随着我国城镇化、工业化进程不断加快,中小城市建设得到迅猛发展,但交通拥堵问题也日益凸显,而成熟应用于特大城市、大城市的交通信号控制优化策略却未必适合直接应用于低出行距离、高出行次数、多种出行方式的中小城市。因此,本文在对中小城市交通信号概况分析的基础上,从交通设施、交通出行、道路资源等方面分析中小城市交通特征,提出适合中小城市的交通信号控制优化策略与方法。选取吴江区信号交叉口进行验证,结果表明本文提出的信号控制优化策略与方法能够有效提高中小城市信号控制水平。(本文来源于《综合运输》期刊2018年11期）
张杰[6]（2018）在《智能交通信号控制系统及控制策略浅谈》一文中研究指出近些年来,随着科技的发展和进步,我国多个领域都有应用到计算机信息技术,该技术的发展和进步给人们的生活带来了较多的便利,在交通信号控制领域,信息技术的应用催生智能交通信号控制系统的出现,该系统的出现减轻了交通工作者的工作负担,提高了工作效率。本文,笔者从智能交通信号控制系统的概念、具体架构和控制策略叁个角度进行分析,以求能够更好的促进我国交通事业的发展和进步。(本文来源于《信息记录材料》期刊2018年11期）
王宏宾,刘少堂,张海,任超[7]（2016）在《天津市交通信号公交优先控制策略研究与应用》一文中研究指出为了利用天津市现有公交专用道,进一步提高交通利用率、缓解交通拥堵,文章基于SCATS系统平台进行公交信号优先控制的研究和应用,并且通过对试验路段的调研进行了实施前后的效果评价,结果显示此系统能使公交车辆通过交叉口的延误减少,节约出行者的出行时间,提高车辆的通行效率。(本文来源于《2016智能城市与信息化建设国际学术交流研讨会论文集IV》期刊2016-12-15）
顾驰程[8]（2016）在《城市道路交通信号智能控制策略的研究与应用》一文中研究指出近年来,随着城市规模的不断扩大和人们生活水平的不断提高,然而城市道路交通拥挤的现象却日益严重。由于受到早期城市规划的影响,交通基础设施难以扩增,同时传统交通控制技术已经难以适应当前的交通需求。因此城市交通控制技术成为了当前控制领域和交通工程领域的研究重点。信息技术、机器学习和智能控制技术的发展也推动了交通信号控制技术的进步,各种交通模型和新的理论的不断涌现,为解决城市交通拥堵提供了新的思路。并且在实际应用中已经展现出巨大的威力和发展的潜力。本文首先介绍了城市交通控制的基本理论、交通拥堵和车辆延误的分析。由于当前交通控制大部分采用的都是固定时长信号配时,因此把传统的控制方式转变成自动响应的交通控制方式是解决交通延误的重要途径,这就是是TUC策略的目标。TUC策略基于存储转发数学模型对交通进行建模并提出了 LQ算法去进行优化控制,本文在此基础上增加了状态反馈机制,增加了对交通控制结果的评价,从而能够获得更加合理的信号配时方案,用这种简单但有效的方式解决了LQ算法优化的不足。并且通过仿真实验证明了改进的LQ算法的优化效果比原先的LQ算法的优化效果要好。现在的交通控制信号通常只采用局部最优的,而不是去考虑其相邻交叉路口的交通情况。将增强学习应用于交通信号控制中,让信号控制系统能够根据实时的交通流信息,自动适应当前的交通状况,动态地进行优化方案的选择,从而取得更好的控制效果。本文提出了一种基于协同增强学习算法的全区域协调控制的交通策略。交通路口的代理模型是已经被证实过的。与传统的固定时长的配时控制相比,该方案通过使用一种协作的Q学习算法降低了平均车辆延误,可以协同控制的多个路口,实现相对较优控制效果。(本文来源于《东北大学》期刊2016-12-01）
胡雪[9]（2016）在《交叉口仿真平台开发及交通信号控制策略研究》一文中研究指出随着社会经济高速发展和城市化进程持续加快,城市路网中的车辆数持续增长,城市拥堵问题日益严重,制约了城市经济的进一步发展。交叉口作为城市道路的交汇点,是交通拥堵问题的集中发生区域,因此,对交叉口信号控制及仿真的深入研究具有理论意义和应用价值。本文从交叉口系统仿真建模、交叉口仿真系统开发及交叉口信号控制叁个方面为出发点,建立了交叉口系统仿真模型体系,开发实现了交叉口交通仿真系统,在对交警指挥交通过程的分析的基础上,将模糊控制的思想应用于交叉口信号灯控制并设计实现了交叉口模糊控制器。论文的主要工作如下:(1)阐述了本文的研究背景及研究意义,对交通流、交通仿真及交叉口信号控制的发展现状进行了分析与总结。(2)建立了交叉口系统仿真模型,主要包括交叉口系统对象模型和交叉口系统实时变化模型两部分。将交叉口系统看做由车辆、车道、路段、信号灯四部分组成,为上述每个部分建立了面向对象的数学模型,构成了交叉口系统对象模型。将交叉口系统的实时变化拆分为上述各个组成部分的实时变化,建立了每个组成部分的实时变化模型,构成了交叉口系统实时变化模型。(3)开发了交叉口仿真系统,包括交通系统模块、交通系统实时仿真模块、信号灯控制模块、数据库、人机交互界面五大部分,完成了每一部分的布局设计和功能实现,最终将其集成为一个完整的交叉口仿真系统。(4)模拟实际交警指挥交通的思维方法及过程,将模糊控制应用于交叉口信号控制,并利用本文所建交叉口仿真系统进行了实验验证了其具有较好的控制效果。对交叉口信号灯模糊控制进行了进一步的改进,得到了交叉口信号灯变相序模糊控制,同样验证其具有较好的控制效果。(本文来源于《东北大学》期刊2016-12-01）
陈卫卫[10]（2016）在《模糊协调控制策略在多路口交通信号中的仿真研究》一文中研究指出针对交通拥堵的实际现状,提出了模糊协调的控制策略。以3个相邻路口交通信号的控制为例,进行模糊协调控制算法的研究,介绍了模糊控制器的设计,模糊规则的建立过程及控制流程的设计。最后,以MATLAB作为仿真平台对控制算法进行了仿真。结果表明,该控制算法的控制优势明显,缩短了车辆的等候时间,提高了交通效率。(本文来源于《机械与电子》期刊2016年09期）
交通信号控制策略论文开题报告
（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：
在交通信号控制中,针对单一控制模型不能很好适应实时交通流变化的问题,提出一种交通信号组合优化控制的方法。根据交通流参数,采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通状态进行识别,依据路口交通状态,动态选择合适的模糊控制器结构。针对非均衡路网的特点,设计了多级模糊控制器,通过搭接车流使交叉口通行能力最大化。针对多级模糊控制器不具备学习能力的问题,采用混沌遗传算法在线优化模糊控制器参数。以兰州市为例,通过仿真研究,给出了不同控制方法下车辆随时间的平均延误曲线,分析了不同交通流下的平均延误。结果表明所提方法具有较好控制效果。
（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。
交通信号控制策略论文参考文献
[1].赖建辉.基于D3QN的交通信号控制策略[J].计算机科学.2019
[2].汤旻安.非均衡路网下交通信号组合优化控制策略[J].控制工程.2019
[3].刘宇博.浅谈智能交通信号控制策略研究与应用发展现状[J].电子测试.2019
[4].郝孟军,宫涛,陈丹,刘良.基于汽车尾气污染物排放量的宜宾市交通信号控制策略研究[J].技术与市场.2018
[5].徐新东,树爱兵,邱红桐.中小城市交通信号控制策略与方法研究[J].综合运输.2018
[6].张杰.智能交通信号控制系统及控制策略浅谈[J].信息记录材料.2018
[7].王宏宾,刘少堂,张海,任超.天津市交通信号公交优先控制策略研究与应用[C].2016智能城市与信息化建设国际学术交流研讨会论文集IV.2016
[8].顾驰程.城市道路交通信号智能控制策略的研究与应用[D].东北大学.2016
[9].胡雪.交叉口仿真平台开发及交通信号控制策略研究[D].东北大学.2016
[10].陈卫卫.模糊协调控制策略在多路口交通信号中的仿真研究[J].机械与电子.2016