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原文传递基于短时交通流预测的港区自适应干线协调控制研究

论文题名：	基于短时交通流预测的港区自适应干线协调控制研究
关键词：	交通流预测;自适应控制;GA遗传算法;相位差优化;主成分分析;RBF神经网络
摘要：	随着经济的不断发展，港口的货物贸易量与日俱增，进出港口的车辆也随之增加，金港路是进出大窑湾港区的主要干道之一，其干线上的交叉口发生交通拥堵会直接影响进出港集卡车辆的运行效率，从而造成港口作业效率降低。通过对高峰期港区主干道上的交通流的变化情况进行分析，可以发现港区的交通流变化与城市的交通流变化有着明显的不同。港区的高峰期它受港口作业速度、船舶到港时间、季节性等因素影响，高峰期要比城市高峰期晚两个小时，且进港高峰期通常要早于出港高峰期一个小时，而结束时间也要早于出港高峰期。目前自适应控制仅应用于部分较发达城市信号交叉口，而港区交通控制系统较城市落后，还未将其引入到港区的交通控制中，自适应控制的广泛应用将是未来发展的趋势。对港区信号交叉口进行固定信号配时、优化相位相序等已无法有效缓解进出港两个方向随着时间不断变化的交通量所造成的车辆延误，本文提出了一种将自适应控制应用于港区交通控制的缓解港区交通拥堵的新思路，在基于短时交通流预测的基础上建立了一套相位相序、信号配时以及相位差可变的动态控制方案，实现了对控制方案、控制参数的动态优化，提高了集卡车辆在港区干线上的运行效率，使其能够顺畅进出港口区域。　　本文主要针对港区干线上主要交叉口的交通控制方案进行研究。为了应对进出港两个方向随着时间不断变化的交通量，提出了将自适应控制应用于港区交叉口的信号控制。以5min为一个预测区间进行交通流预测，并将预测数据用于自适应控制方案的设计。为了解决因港区各个交叉口间距较小，采用单点控制车辆将极少遇到连续绿灯从而造成车辆排队现象的问题，提出了对港区相邻交叉口实行自适应干线协调控制。以交叉口总延误最小为目标函数对两个交叉口的信号周期进行优化，选择信号周期较大者作为公共信号周期。根据港区交通流分布、车辆构成的特点，提出了一种通过图示分解来得到模型的新方法，并基于港区车辆排队消散建立了干线协调相位差优化模型，通过优化相位差提高干线协调控制效率。　　以大窑湾港区干线上的主要交叉口为例进行实例验证分析，通过对比两种预测方法，验证了将主成分分析与RBF神经网络相结合的RBF主成分分析组合模型预测法比RBF神经网络预测法对预测时间序列数据具有更高的精确性。分别设计了定时控制和自适应控制两种干线协调控制方案，选取高峰期时段的交通量数据对两种方案进行仿真，并以交叉口平均延误、平均停车次数为评价指标进行对比。结果表明本文基于短时交通流预测的自适应干线协调控制方案更优于定时干线协调控制方案，且较原控制方案优化效果明显。
作者：	张帆
专业：	交通运输工程
导师：	张赫
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2022