[发明专利]一种基于数据驱动的交通路网分布式区域控制方法

摘要

本发明公开了一种基于数据驱动的交通路网分布式区域控制方法，包括交通数据滤波、交通路网车道饱和度建模和信号灯配时分布式区域控制；根据预测模型进行滚动优化，设定一系列未来的控制信号U(k)，在给定约束下，求得最优解决方案U*(k)，并将其作为控制对象的输入；进一步利用纳什优化方法解决多个子系统的关联问题，获得最优信号周期时长本发明利用数据驱动方法研究车道饱和度预测模型，提出基于分布式预测控制的交通信号灯区域配时优化，为避免或缓解交通拥堵提供一套高效控制方法。

主权项

一种基于数据驱动的交通路网分布式区域控制方法，其特征在于，包括：S1、交通数据滤波：对交通数据进行预处理，处理包括数据丢包、异常数据的问题；S2、交通路网车道饱和度建模：车道饱和度是指在一个相位周期内，绿灯时间的使用效率；具体是指在车道探测器处，被车流有效利用的绿灯时间与总的绿灯时间之比；车道饱和度的计算公式为：DS=TG-T0TG=TG-(T-th)TG]]>其中DS指车道饱和度，TG指绿灯时间，T0指有效绿灯时间，T是指探测器上无车辆通过的绿灯时间，t是指车流正常行驶时前后两辆车间的空当时间，h是指一个相位车道通过路口的车辆数；车道饱和度建模步骤包括：S2‑1模型输入参数选择；S2‑2车道饱和度预测建模；S2‑3模型参数寻优；S3、信号灯配时分布式区域控制：根据预测模型进行滚动优化，求解滚动优化问题过程中，设定一系列未来的控制信号U(k)，在给定约束下，求得最优解决方案U*(k)，并将其作为控制对象的输入；进一步利用纳什优化方法解决多个子系统的关联问题，获得最优信号周期时长