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基于Paramics平台的快速路迭代学习控制研究
| 论文题名： | 基于Paramics平台的快速路迭代学习控制研究 |
| 关键词： | 城市快速路;交通流密度;交通系统仿真;Paramics仿真;匝道控制 |
| 摘要： | 城市快速路交通需求日益膨胀，匝道控制在面对这个问题时是对快速路交通状况进行改善的有效方法之一。入口匝道控制是城市快速路控制策略中，效果最好、应用最广的一种方法。随着通信技术、自动化与计算机的发展，交通控制系统中也开始应用智能控制技术和理论。 针对快速路交通情况具有一定可重复性特点以及快速路模型难确定的问题，在快速路的匝道控制中，本文选择在解决交通流密度控制问题时所使用的方法是迭代学习控制。交通流密度控制问题也是一种输出追踪问题，已证实迭代学习在解决这类控制问题时非常有效，且对现有交通状况有较大的改善作用。 交通仿真技术也在不断发展当中，这为改善现有交通状况做出了非常大的贡献。许多传统的交通仿真平台由于仿真模型不精确，仿真数据不真实，导致仿真结果对实际交通系统的作用非常有限。 这里，我们将采用微观交通仿真软件Paramics进行仿真，仿真过程包括仿真模型的建立、仿真算法的编写和调试。本文主要工作内容如下: 1.使用Paramics软件建立带出入口匝道的快速路路网模型; 2.在所建立的快速路路网模型中，对多种控制算法进行仿真和比较，并对经典的P型ILC控制算法进行合理的改进; 3.根据实际的道路和交通流信息进行仿真，验证改进后得到的PD型ILC控制算法的有效性。 |
| 作者： | 高行 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 侯忠生 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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