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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 公安技术

主题

2 篇 不完全车联网环境
1 篇 动态用户均衡
1 篇 排队网络
1 篇 交叉口信号配时优...
1 篇 交通信号控制
1 篇 流体排队模型
1 篇 交通拥挤传播
1 篇 交叉口
1 篇 交通分配
1 篇 队列影响

机构

2 篇 西南交通大学

作者

1 篇 林亚兰
1 篇 赵斌

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=不完全车联网环境"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

不完全车联网环境下交叉口信号实时控制

不完全车联网环境下交叉口信号实时控制

引用

作者：林亚兰西南交通大学

学位级别：硕士

随着我国城市道路交通拥堵现象日益严重,有效利用现有交通设施,可以在一定程度上提高城市的通行能力。而在城市道路中,交叉口是关键节点,对城市交通的运行效率具有重要影响,通过配置合理的信号配时方案,可以减少车辆在交叉口前路段中的... 详细信息

随着我国城市道路交通拥堵现象日益严重,有效利用现有交通设施,可以在一定程度上提高城市的通行能力。而在城市道路中,交叉口是关键节点,对城市交通的运行效率具有重要影响,通过配置合理的信号配时方案,可以减少车辆在交叉口前路段中的停车次数,从而提升交叉口乃至是整个城市网络的通行效率,由此缓解目前的交通拥堵状况。交叉口信号的有效控制主要依赖于对交通流特征的掌握,通过建立不同车流状况下的排队网络模型来准确描述通过交叉口的车流的相关特性,从而为交叉口在不完全车联网环境下的信号配时优化奠定良好基础。本文主要研究了以下几个方面: （1）构建单交叉口单一车流环境下排队网络模型。在考虑系统中顾客到达率具有随机时变性,系统服务率具有状态相关性的情况下,分别提出了M/G（）/1/型反馈排队模型和损失排队模型,结合交叉口进出口车道特点,以及车流运行方向,将交叉口的各路段视为不同的服务节点,由此建立交叉口拓扑结构,推导交叉口各项性能指标。最后,在昆山市前进中路-长江中路交叉口的实际交通数据基础上应用SUMO软件对提出的模型进行仿真验证,结果表明,该模型在单一车流环境下是有效的。（2）构建单交叉口不完全车联网环境下排队网络模型。由于不完全车联网环境中的人工驾驶车辆和智能网联自动驾驶汽车的运行特性不同于单一车流,考虑智能网联自动驾驶汽车在运行过程中是否会形成队列,由此构建两种速度模型,在此基础上,构建建立两个不同的排队网络模型。最后,在实际交通流数据的基础上进行仿真验证,考虑队列和不考虑队列的模型绝对误差和相对误差分别为0.3991、10.30%和0.6952、13.35%,说明考虑队列形成情况下的速度模型更符合实际交通流运行特点。（3）提出不完全车联网环境下单交叉口信号配时优化方法。考虑不完全车联网环境下智能网联自动驾驶汽车在运行过程中是否形成队列对交叉口信号配时优化的影响,将车辆平均延误时间作为优化目标,同时设定两个约束条件,分别为绿灯时长以及信号周期时长。最后以昆山市交叉口为例,通过SPSA算法对考虑队列形成和不考虑队列形成的优化目标进行求解,比较其优化百分比,结果表明本文提出的考虑智能网联自动驾驶汽车队列形成的交叉口信号优化方法具有更好的优化效果。

关键词：交叉口信号配时优化不完全车联网环境队列影响流体排队模型

来源：评论

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不完全车联网环境下考虑阻塞传播的城市交叉口群信号协调控制理论与方法

不完全车联网环境下考虑阻塞传播的城市交叉口群信号协调控制理论...

引用

作者：赵斌西南交通大学

学位级别：博士

智能网联车辆全面普及之前，交通系统将在很长一段时间内呈现智能网联车辆与人工驾驶车辆混合行驶的状态（即不完全车联网环境）。由于车辆驾驶行为的不同，不完全车辆网环境下的交通流行为将更加复杂，交叉口依然是路网中的瓶颈。不完... 详细信息

智能网联车辆全面普及之前，交通系统将在很长一段时间内呈现智能网联车辆与人工驾驶车辆混合行驶的状态（即不完全车联网环境）。由于车辆驾驶行为的不同，不完全车辆网环境下的交通流行为将更加复杂，交叉口依然是路网中的瓶颈。不完全车联网环境下，交通信号控制依然是保证交叉口交通秩序及交通安全的主要手段。交叉口交通信号控制策略的效果取决于交通流模型对交叉口运营性能快速、准确的评估。本文同时考虑交通需求的动态随机性、服务能力的状态相关性以及交通拥挤传播，构建交叉口多类顾客反馈排队网络模型，用以准确描述交叉口的运营性能。并进一步研究了不完全车联网环境下交叉口群交通信号控制理论与方法。本文的主要工作体现在：　　（1）构建了考虑拥挤传播的交叉口反馈排队网络模型。为研究交通系统中固有的随机性，本文引入排队理论。为将拥挤导致的系统服务能力波动纳入建模，本文引用状态相关排队理论。为描述交通需求的时变性，本文引入了流体排队理论。为描述交通拥堵对交通需求的影响，本文引入了反馈排队机制。通过将交叉口的各类设施抽象为节点排队系统，将信号控制策略描述为交叉口网络的动态拓扑，从而构建了考虑拥挤传播的交叉口反馈排队网络模型，用以准确估计交叉口运营条件。仿真验证结果表明，本文提出的模型在不同交通强度条件下的平均相对误差为6.4337%。　　（2）基于上述交叉口反馈排队网络，进一步构建了不完全车联网环境下的交叉口多类顾客反馈排队网络模型。考虑智能网联车辆及人工驾驶车辆的跟驰特性，构建不完全车联网环境下的交通流基本图模型。进而，研究不同渗透率条件下混合交通流平均速度与交通密度之间的关系。通过指数速度模型拟合混合交通流平均速度与交通密度之间的关系，用以标定排队系统的服务率。接着，将不完全车联网环境中的不同车辆类型视为不同顾客，基于考虑阻塞传播的交叉口反馈排队网络模型，进一步构建交叉口多类顾客反馈的排队网络模型。仿真验证结果表明，本文提出的模型在不同交通强度条件下的平均相对误差为6.4463%。　　（3）构建了考虑拥挤传播的交叉口信号配时优化方法。首先，分别推导了交叉口运营性能指标如车辆平均延误时间、平均油耗以及平均排放等。接着，构建了以车辆平均延误时间最小为目标的优化模型。为适应交通需求动态性，设计了滚动优化策略。算例分析的结果表明：1）本文提出的滚动优化策略能有效降低单点交叉口的车辆平均延误。2）随着智能网联车渗透率的增加，车辆最优平均延误时间进一步降低。　　（4）构建了考虑动态交通分配的区域交叉口信号配时优化方法。考虑到交通信号控制方案与交通需求的交互影响，本文在交叉口群信号优化算法中嵌入了混合交通流动态交通分配算法。其中，智能网联车辆及人工驾驶车辆的路径选择行为分别描述为动态用户均衡及随机动态用户均衡。结果表明，考虑动态交通分配的交叉口群信号配时优化算法能够进一步降低车辆的平均逗留时间，同时能够缓解区域内各排队节点的饱和度。

关键词：交通信号控制交叉口不完全车联网环境排队网络交通分配动态用户均衡交通拥挤传播

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