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    數(shù)據(jù)驅(qū)動的交通信號控制感知
    ——評估——診斷——優(yōu)化閉環(huán)技術(shù)(五):方案優(yōu)化

    2024-01-03 02:54:32文圖吳浩劉家豪朱宏唐克雙
    道路交通管理 2023年12期
    關(guān)鍵詞:閉環(huán)效益軌跡

    文圖|吳浩 劉家豪 朱宏 唐克雙

    信號控制方案優(yōu)化是交通信號控制管理與優(yōu)化業(yè)務(wù)的核心,也是“感知——評估——診斷——優(yōu)化”閉環(huán)技術(shù)的關(guān)鍵目標。為解決當前優(yōu)化模式自主評估和決策能力不足,以及優(yōu)化方法中對象模糊化與方案模式化的問題,本文構(gòu)建了考慮信號控制、渠化設(shè)計、交通組織及需求管理等四個方面的優(yōu)化方案庫,并基于時空連續(xù)感知數(shù)據(jù)開發(fā)了基于車輛軌跡、路徑和OD 的精細化信號控制方案優(yōu)化算法。最后,通過實際案例驗證,深入分析了“感知——評估——診斷——優(yōu)化”閉環(huán)技術(shù)的實際效果。

    一、背景與目標

    目前,城市交通信號控制優(yōu)化業(yè)務(wù)主要采用傳統(tǒng)的“現(xiàn)場觀測——問題發(fā)現(xiàn)——方案優(yōu)化——審核下發(fā)”的運維服務(wù)模式。這一模式依賴于交通管理者對運行狀態(tài)的把控,通過人工巡查和交警上報的方式發(fā)現(xiàn)問題。隨后,運維人員基于歷史經(jīng)驗和專業(yè)知識確定潛在的優(yōu)化目標,對發(fā)現(xiàn)的問題進行優(yōu)化,再經(jīng)過人工審核后下發(fā)優(yōu)化方案。然而,這一模式高度依賴人工決策,僅依靠交通管理者的歷史經(jīng)驗和專業(yè)知識,難以準確確定潛在的優(yōu)化目標,導(dǎo)致優(yōu)化方案往往缺乏針對性和可遷移性。此外,這種優(yōu)化模式缺乏控制效益預(yù)測功能,在方案下發(fā)之前需要人為審核方案的合理性,自主評估和自主決策能力較為欠缺。

    在現(xiàn)有的信號控制優(yōu)化模式中,所使用的信號控制優(yōu)化方法主要集中在基于車道組流量的單點信號控制、基于主流向流量的干線協(xié)調(diào)控制以及基于子區(qū)流量的區(qū)域協(xié)調(diào)控制。然而,隨著交通檢測手段的不斷革新,如卡口電警數(shù)據(jù)、移動網(wǎng)聯(lián)車軌跡數(shù)據(jù)、微波雷達數(shù)據(jù)等新型數(shù)據(jù)源的應(yīng)用,能夠提供個體車輛軌跡和路徑信息,為城市交通管理帶來了更多可能性。盡管如此,現(xiàn)有的交通信號控制優(yōu)化方法仍然主要基于20 世紀建立的面向斷面集計感知數(shù)據(jù)環(huán)境的交通工程理論,難以適應(yīng)個體連續(xù)數(shù)據(jù)環(huán)境下的優(yōu)化需求,存在控制對象模糊化和控制方案模式化的問題。

    針對現(xiàn)有方法的不足,本研究所構(gòu)建的“感知——評估——診斷——優(yōu)化”閉環(huán)技術(shù),能夠依賴運行感知與狀態(tài)評估結(jié)果,通過問題診斷確定潛在的優(yōu)化目標,選取問題導(dǎo)向的優(yōu)化方法,并通過模型計算或仿真推演等方法自主審核方案的可行性,推動信號控制優(yōu)化模式向精準化、自主化發(fā)展。本文提出的閉環(huán)優(yōu)化方法的實施需著重考慮兩個方面:一是需要構(gòu)建多種問題(場景)導(dǎo)向的優(yōu)化方法,形成系統(tǒng)、完備的優(yōu)化方案庫,以確保根據(jù)診斷出的問題能夠檢索并使用相應(yīng)的問題導(dǎo)向的優(yōu)化方法;二是針對信號控制優(yōu)化方法,應(yīng)充分利用個體時空連續(xù)感知數(shù)據(jù),實現(xiàn)從基于斷面集計感知數(shù)據(jù)的粗放型信號控制向基于車輛軌跡、路徑和OD 的精細化信號控制轉(zhuǎn)變。

    二、交通信號控制方案優(yōu)化

    為了應(yīng)對現(xiàn)有信號控制優(yōu)化模式自主評估和自主決策能力欠缺的問題,以提升信號控制優(yōu)化業(yè)務(wù)的精細化程度及自主能力水平,本文在借鑒相關(guān)行業(yè)標準和道路管控經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,提出了一種方案優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,面向點、線、面多個場景,考慮信號控制、渠化設(shè)計、交通組織以及需求管理,構(gòu)建優(yōu)化方案庫。在此基礎(chǔ)上,針對信號控制類優(yōu)化措施,基于個體時空連續(xù)感知數(shù)據(jù),構(gòu)建基于車輛軌跡、路徑和OD 的精細化信號控制優(yōu)化算法。

    (一)方案優(yōu)化業(yè)務(wù)流程及優(yōu)化方案庫

    本文所構(gòu)建的方案優(yōu)化業(yè)務(wù)流程如圖1 所示。首先,基于問題診斷模塊中得到的二級診斷問題結(jié)論,定位潛在優(yōu)化目標,并在優(yōu)化方案庫中選取相應(yīng)的優(yōu)化方法。優(yōu)化方案庫包含了信號控制、交通組織、渠化設(shè)計以及需求管理方面的多種方案,內(nèi)嵌的方案與問題診斷模塊所輸出的潛在優(yōu)化目標一一對應(yīng)。例如,當問題診斷模塊中得到的二級診斷問題結(jié)論為“相位相序不合理”時,其潛在優(yōu)化目標為“優(yōu)化相位相序”,則需在優(yōu)化方案庫中檢索優(yōu)化相位相序的方法。隨后,在輸出優(yōu)化方案后,選取表征控制效益的感知指標(周期最大排隊長度、車均延誤等),并通過模型計算或基于仿真引擎推演兩類方法預(yù)測控制效益指標結(jié)果,定量輸出優(yōu)化方案效益,從而達成閉環(huán)。步驟可基于系列文章(一)(詳見本刊2023 年第8 期)中所介紹的仿真引擎,或系列文章(三)(詳見本刊2023 年第10 期)中所介紹的運行評估方法予以實現(xiàn)。

    圖1 方案優(yōu)化業(yè)務(wù)流程示意圖

    如圖1 所示,方案優(yōu)化模塊的核心內(nèi)容之一是構(gòu)建優(yōu)化方案庫。本文針對單點、干線以及路網(wǎng)場景,考慮信號控制、渠化設(shè)計、交通組織以及需求管理,基于各項潛在優(yōu)化目標梳理相應(yīng)的優(yōu)化方案,形成優(yōu)化方案庫。優(yōu)化方案庫中每一類優(yōu)化方案都有可獨立、可定制的算法模塊支持。用戶可以根據(jù)自身的數(shù)據(jù)和算法儲備自由選擇或替換相應(yīng)的算法,具有良好的可拓展性。例如,對于“優(yōu)化相位相序”的優(yōu)化方案,優(yōu)化方案庫配置了專門的可優(yōu)化相位相序的優(yōu)化算法。這些優(yōu)化算法可以是任意支持相位相序優(yōu)化的算法,如傳統(tǒng)的基于車道組流量的信號控制優(yōu)化算法,或者面向關(guān)鍵路徑的信號控制優(yōu)化算法。

    具體而言,對于單點交叉口場景,本文主要從信號控制、渠化設(shè)計等方面構(gòu)建優(yōu)化方案庫,包括了優(yōu)化綠信比、優(yōu)化相位結(jié)構(gòu)、優(yōu)化相位結(jié)構(gòu)與車道功能在內(nèi)的18 項優(yōu)化方案;對于干線場景,主要從信號控制、交通組織等方面構(gòu)建優(yōu)化方案庫,包括了優(yōu)化相位差、設(shè)計潮汐車道在內(nèi)的20 項優(yōu)化方案;對于路網(wǎng)場景,主要從信號控制、交通組織以及需求管理方面構(gòu)建優(yōu)化方案庫,包括了多關(guān)鍵路徑協(xié)調(diào)、信號控制——路徑誘導(dǎo)耦合優(yōu)化、出行方式優(yōu)化在內(nèi)的22 項優(yōu)化方案。

    (二)信號控制方案優(yōu)化方法示例

    在各類優(yōu)化方案中,信號控制是相對易于實施,也是交警方便調(diào)控的措施。然而,目前信號控制優(yōu)化方法面臨對象模糊化和方案模式化的問題。因此,本文利用個體時空連續(xù)感知數(shù)據(jù),構(gòu)建了一系列基于車輛軌跡、路徑和OD 的精細化信號控制優(yōu)化方法。針對單點層面的“優(yōu)化信號控制方式”優(yōu)化方案,選取了基于實時網(wǎng)聯(lián)車輛軌跡數(shù)據(jù)的單點自適應(yīng)信號控制優(yōu)化方法。對于干線層面的“優(yōu)化單點相位結(jié)構(gòu)”優(yōu)化方案,采用了基于車輛軌跡數(shù)據(jù)的干線協(xié)調(diào)信號控制優(yōu)化方法。而對于路網(wǎng)層面的“多關(guān)鍵路徑協(xié)調(diào)”優(yōu)化方案,選擇了多關(guān)鍵路徑協(xié)同的區(qū)域協(xié)調(diào)信號控制優(yōu)化方法,對精細化信號控制優(yōu)化方法進行舉例說明。

    1.基于實時網(wǎng)聯(lián)車輛軌跡數(shù)據(jù)的單點自適應(yīng)信號控制優(yōu)化方法。如圖2(a)所示,該方法首先通過回溯網(wǎng)聯(lián)車輛在上游交叉口的停車信息,提出了基于小樣本軌跡數(shù)據(jù)的全樣車輛到達預(yù)測模型。隨后,采用滾動優(yōu)化框架,以最小化總延誤為目標建立基于預(yù)測到達的自適應(yīng)控制優(yōu)化模型。最后,采用動態(tài)規(guī)劃算法實時高效地優(yōu)化信號控制參數(shù)。仿真驗證結(jié)果表明,本研究方法在不同滲透率和中、高輸入流量場景均能實現(xiàn)優(yōu)于全感應(yīng)控制的優(yōu)化效果,平均控制效益提升21%。

    圖2 信號控制方案優(yōu)化方法示例

    2.基于車輛軌跡數(shù)據(jù)的干線協(xié)調(diào)信號控制優(yōu)化方法。如圖2(b)所示,該方法分析抽樣車輛軌跡在不同相位差場景下的到達模式,通過交通沖擊波理論推導(dǎo)信控延誤與信控參數(shù)的解析式。以最小化抽樣軌跡的信控延誤為目標,建立干線協(xié)調(diào)信號控制優(yōu)化模型,并通過多子群協(xié)同進化的粒子群優(yōu)化算法進行求解。仿真驗證結(jié)果表明,此優(yōu)化模型的控制效益相較于Synchro模型平均提升了21%,且在魯棒性和穩(wěn)定性方面優(yōu)于MULTIBAND 模型和Synchro 模型。

    3.多關(guān)鍵路徑協(xié)同的區(qū)域協(xié)調(diào)信號控制優(yōu)化方法。如圖2(c)所示,該方法分析多路徑?jīng)_突在交叉口所呈現(xiàn)的控制效益相互關(guān)聯(lián)特征。定義路徑單元和全流向路徑單元交叉口群作為區(qū)域協(xié)調(diào)控制的基本建模單元。以路網(wǎng)總延誤最小為目標,提出基于基本單元自優(yōu)化和自適應(yīng)鄰域搜索遍歷的區(qū)域協(xié)調(diào)控制模型,并通過矩陣分塊和交替方向乘子方法進行求解。仿真驗證結(jié)果表明,此優(yōu)化模型與Synchro模型的控制效益相近,但在車均延誤方面比MULTIABND 模型降低了23%。

    三、交通信號控制感知——評估——診斷——優(yōu)化閉環(huán)技術(shù)驗證

    本系列文章所介紹的交通信號控制感知——評估——診斷——優(yōu)化閉環(huán)技術(shù)已在上海、常州以及連云港等多個城市進行了實證驗證。本文以常州市通江中路——漢江路交叉口為例,進行舉例說明。

    (一)狀態(tài)感知?;谒治鰰r段內(nèi)采集的電警數(shù)據(jù),可以計算狀態(tài)感知模塊中構(gòu)建的22 項單點交叉口運行狀態(tài)感知指標。表1 中選取了周期最大排隊長度、綠燈啟亮?xí)r刻排隊長度、紅燈啟亮?xí)r刻排隊長度、飽和度、交叉口平均停車次數(shù)、交叉口車均控制延誤、相位供需失衡指數(shù)等7 項感知指標進行舉例說明。

    表1 部分指標感知結(jié)果以及評估結(jié)果

    表2 優(yōu)化方案控制效益對比

    (二)運行評估。在狀態(tài)感知的基礎(chǔ)上,本文采用Webster 預(yù)優(yōu)化模型獲取該場景在該時段內(nèi)的預(yù)優(yōu)化方案,并基于此方案計算得到各項用于評估指標的參考區(qū)間。各項評估指標參考區(qū)間由最優(yōu)值、最小值和最大值確定。在此基礎(chǔ)上, 對該狀態(tài)感知指標進行評估打分,得到定量的評估分值及相應(yīng)的分級。表1 中選取了上述7 項指標的參考區(qū)間以及評估分值/分級進行說明。

    (三)問題診斷。基于狀態(tài)感知和運行評估結(jié)果,使用多層級問題診斷框架對該交叉口進行問題診斷。以二級診斷問題“信號周期不合理”為例,對應(yīng)的一級診斷問題是“供給不合理”,包括流向不均衡系數(shù)較大、飽和度較低等五個三級診斷問題,基于層次分析法與運行評估結(jié)果計算各子問題的權(quán)重,得到二級診斷問題分值為45.03 分,表明“信號周期不合理(問題嚴重) ”。

    (四)方案優(yōu)化?;趩栴}診斷模塊的“信號周期不合理”二級診斷問題,對應(yīng)的潛在優(yōu)化措施為“優(yōu)化信號周期”。通過在優(yōu)化方案庫中檢索并使用優(yōu)化信號周期的方法,可獲得優(yōu)化方案,如圖3 所示。在此基礎(chǔ)上,選取周期最大排隊長度、交叉口車均控制延誤及交叉口平均停車次數(shù)指標為控制效益表征指標,通過模型計算的方法預(yù)測總體控制效益提升約20%,表明該方案具有可行性。

    圖3 優(yōu)化前后配時方案

    通過實地下發(fā)感知——評估——診斷——優(yōu)化閉環(huán)技術(shù)生成的方案,并統(tǒng)計實際控制效益,發(fā)現(xiàn)該優(yōu)化方案帶來顯著的控制效益提升:周期最大排隊長度降低22%,交叉口車均控制延誤降低34%,交叉口平均停車次數(shù)降低18%,總體控制效益提升25%。這表明本文所構(gòu)建的“感知——評估——診斷——優(yōu)化”閉環(huán)技術(shù)不僅可提升信號控制優(yōu)化業(yè)務(wù)的自主化與精準化水平,還能帶來可觀的控制效益。

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