（机械电子工程专业论文）基于城市交通流量组合预测模型的模糊控制系统研究.pdf

中南大学硕士学位论文摘要 摘要 近年来城市交通流量大幅增长，给交通带来了巨大压力。提高单 交叉路口的通行效率，对缓解交通堵塞具有十分重要的现实意义。传 统固定信号配时控制方案己不能适应交通情况频繁变化的需求，迫切 需要一种智能交通信号控制方法来保障车流顺利通过单交叉路口。以 长沙市五一广场路口为研究对象，完成了如下主要工作： 1 建立了最近邻聚类算法的径向基神经网络预测模型 ( n n c a r b f ) 。研究了组合预测理论，针对常规组合预测模型的不足， 结合n n c a r n f 和自回归求和滑动平均( a r i m a ) 模型建立了基于径 向基( r b f ) 丰0 经网络的交通流量短时组合预测模型。论证了模型有较 高的预测精度。 2 设计了基于交通流量短时组合预测模型的交通信号分级模糊 控制器。包括三个主要模块：红灯损失模块、绿灯增益模块和绿灯延 时模块。它以未来短时预测车辆排队长度和各个相位的持续时间来决 定绿灯延长时间。 3 采用a t 8 9 s 5 1 为核心构建单交叉路口交通信号控制实验电路 板。完成了相应的硬件设计并形成成品。完成了交通信号分级模糊控 制器的软件设计。 4 以道路实际流量作为实验数据，在实验电路板上模拟单交叉 口的多种交通情况，进行模糊控制器和路口现行定时控制的对比控制 实验。实验结果表明，分级模糊控制器能有效的提高路口通行率和降 低车辆平均延误时间。 关键词：城市交通控制，r b f ，组合预测，模糊控制 中南大学硕士学位论文a b s t r a c t a b s t r a c t t h ei n c r e a s i n gn u m b e ro ft r a f f i cf l u xi nr e c e n ty e a r sa c t u a l l yp o s e sa g r e a tc h a l l e n g e t h u s ，i ti sm e a n i n g f u l t oi m p r o v et h et r a f f i ce f f i c i e n c yi n t h ei n t e r s e c t i o n si no r d e rt h a tt r a f f i cj a mc a nb el e s s e n e d s i n c et h e t r a d i t i o n a lm e t h o dw i t hf i x e ds i g n a lf o rt i m ed i s t r i b u t i o nc a nn o tm e e tt h e r e q u i r e m e n to ft h ef r e q u e n t l yc h a n g i n gs i t u a t i o n ，a ni n t e l l i g e n tt r a f f i c s i g n a lc o n t r o li sn e e d e dt og u a r a n t e et h ef a v o r a b l ep a s s a g eo fv e h i c l e si n as i n g l ei n t e r s e c t i o n m a i nw o r k si n c l u d e di nt h i sd i s s e r t a t i o na r e d e s c r i b e da sf o l l o w s 1 n n c a r b f f o r e c a s t i n g m o d e li s d e s i g n e d s t u d y o nt h e c o m b i n e df o r e c a s t i n gt h e o r y a i ma td e m e r i to ft h eg e n e r a lc o m b i n e d f o r e c a s t i n gm o d e l ，as h o r t t e r mt r a f f i cf l o wc o m b i n e df o r e c a s t i n gm o d e l b a s e do nr a d i a lb a s i sf u n c t i o n ( r b f ) n e u r a ln e t w o r ki sd e s i g n e d t h e s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a ti tw o r k sw e l li nt h ep r e d i c t i o no ft r a f f i cf l o w 2 t w os t a g e sf u z z yc o n t r o li sd e s i g n e dw h i c hi sb a s e do ns h o r t t e r m t r a f f i cf l o wp r e d i c t i o nm o d e l i ti n c l u d e st h r e em o d u l e s ：r e dl i g h tl o s s m o d u l e ，g r e e nl i g h ti n c o m em o d u l e ，p h a s et i m ec h a n g i n gm o d u l e i t d e c i d e st h e g r e e nl i g h tt i m ea c c o r d i n gt ot h e s h o r t t e r mt r f f i cf l o w p r e d i c t i o na n dt h ed u r a t i o no f t h ep h a s e s 3 t h es i n g l ei n t e r s e c t i o nt r a f f i cc o n t r o lp a n e lc i r c u i th a sb e e n s t r u c t u r e dw h i c ha d o p t e da t 8 9 s 51a st h ec o r e t h ed e s i g no fh a r d w a r ei s a c c o m p l i s h e da n dc o m ei n t oas a m p l e a n dt h et w os t a g e sf u z z yc o n t r o l s o f t w a r ed e s i g ni sr e a l i z e d 4 t a k et r a 佑cf l o wo ft h ec h a n g s h ac i t ya se x p e r i m e n t a ld a t a s i m u l a t es o m et r a f f i ci n s t a n c e si nt h ec o n t r o lp a n e lc i r c u i t s oa st o e x p e r i m e n t i z e t h ef u z z yc o n t r o lc a ne f f e c t i v e l ye n h a n c et h eu t i l i z a t i o n r a t i oo fp h a s et i m ea n de n h a n t et h eu t i l i z a t i o nr a t i oo fi n t e r s e c t i o nt r a f f i c k e yw o r d s ：t r a f f i cc o n t r o l ，r b f , c o m b i n e df o r e c a s t i n g ，f u z z yc o n t r o l 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包 含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共 同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名：塑量日期：21 ：仝年月i 日 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有 权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允 许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：址导师签名牡日期咀“月! 日 中南大学硕士学位论文第一章绪论 1 1课题来源 第一章绪论 随着经济的高速发展，城市居民的经济、文化活动日益频繁。道路上机动车 车数量庞大，导致了城市交通需求快速增长。由此带来了许多诸如环境、经济、 社会等方面的问题。本课题试图通过研究有效的智能交通信号控制手段，构建更 加完善的交通环境，改善城市交通拥挤问题。 1 2 研究背景 交通是城市经济活动的命脉，对经济的发展，人民生活水平的提高起着十分 重要的作用。1 8 8 6 年第一辆小汽车在德国问世，增加了人类在交通领域的机动 性，便捷性，同时也促进了城市道路和高速公路的发展。随着汽车工业的迅速发 展，汽车己经成为人们日常生活中必不可少的交通工具。目前，人类社会的科技 和经济己经发展到了相当高的水平，机动车辆迅速增加。有关资料表明：1 9 7 8 年至1 9 9 5 年全国城市机动车的保有量的增长速度是道路增长速度的8 0 倍。从 7 0 年代末起，我国城市汽车拥有量以每年平均1 2 1 4 的速度增长。1 9 7 8 年， 我国民用汽车总量仅有1 3 5 8 4 万辆，到2 0 0 1 年超过1 8 4 5 万辆，机动车总数达 到6 8 5 2 万辆。其中，私人汽车由1 9 8 5 年的2 8 4 5 万辆增加到7 7 0 万辆n 1 。 汽车工业虽然给人们带来各种便利，但是也给城市交通带来了沉重负担，城 市道路交通供需的不平衡已经成为各大中城市所共同面对的严重问题。特别是在 大城市，交通拥挤现象时有发生，这不仅影响城市的正常运转，而且明显降低了 人们的日常工作效率。 1 2 1 交通问题与经济损失 据统计，交通拥挤问题每年给世界各国造成巨大了经济损失乜1 。美国德州运 输研究所经过对美国3 9 个主要城市研究，估计每年因交通拥挤造成的经济损失 约为4 1 0 亿美元，1 2 个最大城市每年的损失超过1 0 亿美元。交通拥挤浪费了多 达1 4 3 5 亿升燃油和2 7 亿工作小时。 由于交通拥挤，同本东京的专业运输成本1 9 8 5 年与1 9 8 0 年比，成本增加 8 4 2 亿同元，每年因交通拥挤造成交通参与者的时自j 损失相当于1 2 3 ，0 0 0 亿同元。 中南大学硕士学位论文第一章绪论 欧洲每年因交通事故、交通拥挤和环境污染造成的经济损失分别为5 0 0 亿欧 元、5 0 0 0 亿欧元和5 0 5 0 0 亿欧元。 巴西第一大城市圣保罗日常拥挤路段总长度达到8 0 k m ，高峰时段超过 2 0 0 k m 。平均每年因交通拥挤造成的直接损失高达4 l 亿雷亚尔( 约为2 4 1 2 亿美 元) ，交通拥挤已成为制约圣保罗市发展的一大障碍。 而在国内，3 2 个百万人口以上的城市中，有2 7 个城市的人均道路面积低于 全国平均水平。每年由交通拥挤造成的直接经济损失大约1 6 0 0 亿元；相当于国 内生产总值的3 2 口1 。 1 2 2 交通问题与环境污染 目前，机动车污染己经上升为我国城市大气和噪声的主要污染源。以北京市 为例儿引，1 9 9 6 年全市总共发生拥挤堵塞1 6 7 9 8 起，市区拥堵严重路口、路段从 1 9 9 4 年的3 6 处，猛增到9 9 处：市区高峰期每小时机动车流量超过1 万辆的路 口已达2 7 个，主要道路平均负荷度高达9 5 以上；机动车速度下降到1 2 k m h ， 个别路段时速仅为7 - 8 k m h ；低速行驶带来了环境恶化。据统计：北京市来自汽 车尾气排放中的一氧化碳( c o ) 、碳氢化合物( h c ) 、氮氧化合物( n o x ) 分别占北京 大气污染物的6 3 、7 3 和5 0 ，是北京大气中的主要污染源1 。9 0 年代，北京 市3 0 3 条主要监测路段的交通噪声平均值一直处于7 2 d b 左右，高于国家标准口1 。 广卅l 市与交通有关的排放占一氧化碳总排放的8 7 和二氧化氮的6 7 。据国际 卫生组织1 9 9 8 年公布的调查报告，在全球空气污染最严重的1 0 个城市中，我国 就占了7 个。 在欧洲，汽车已经成为各大城市的污染源之一。欧洲的环境保护者表示，人 们己为汽车付出了惨重的代价：环境受到污染，公众的健康受到损害。为解决汽 车污染这个棘手的问题，欧洲各国政府正投资数十亿美元进行道路建设，改善地 铁系统，或改用燃气及电动车辆。欧洲的一些城市甚至还研究实施一些强制性的 措施，包括对污染严重的汽车征税；对在交通高峰期或乘客少于两至三人的汽车 进入市中心征税；或完全禁止车辆进入一些市区。 以上诸多问题中，城市交通问题是困扰城市发展、制约城市经济建设的重要 因素。随着城市中的交通线承担了更大量的交通负荷，现有的设施、道路，特别 是交通线中承受着高负荷的交叉口，已经很难适应这种发展速度，变得越来越拥 挤，成为道路交通的瓶颈。因此采用先进的科学技术手段对城市交叉路口的交通 信号实施合理优化控制，对改善城市交通状况有很大的作用。 2 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 1 3 国内外交通信号控制简介 1 3 1 国外交通信号控制简介 第一台交通信号机出现于1 8 6 8 年，安装于英国伦敦w e s t m i n s t e r 地区，不同 于现在的三色交通灯，它只有红绿两种颜色。1 9 1 4 年以及稍晚一些时候，美国 的克利夫兰、纽约和芝加哥出现了手动操作的三色信号灯，采用电力发光。当时， 信号灯仅仅是为了使各种冲突车流分时地使用交叉路口和减少交通事故而设置 的。但是，不久人们发现，只有适当地调整信号灯各相位的长短及比例，才能高 效率地利用交叉路口，由此开始了优化信号配时，即信号灯的最优控制的历史。 1 9 1 8 年第一个具有此功能的所谓绿波系统在美国的盐湖城建立，这种无计算机 的、定周期的各路口信号灯协调最优控制是交通信号灯控制的第一代阳1 。 1 9 5 9 年，加拿大多伦多市开展了对计算机控制信号灯的研究。1 9 6 3 年多伦 多建立了一套由i b m 6 5 0 型计算机控制的交通信号控制系统，第一次把计算机技 术应用于交通控制，大大提高了控制系统的性能和水平。信号灯计算机集中控制 是交通信号灯控制的第二代凹1 。 随着信息技术的迅速发展，把信息技术，如计算机技术、通信技术、电子技 术、优化控制技术等运用到交通控制系统的研究己成为解决城市交通问题的必然 选择。美、日、德、英、澳等国即开始研究高新技术在道路交通上的应用，希望 运用3 c 技术来改善交通拥挤、能源浪费及交通污染严重等问题。它们开发了不 少先进的交通信号控制系统和路线导航系统。大量城市使用这些信号控制系统， 对改善城市交通状况收到了良好的效果，一般可提高车速2 0 ，降低停车与延误 2 0 左右。比较典型的是英国交通与道路研究所( c t r r l ) 于1 9 6 6 年开始研究开 发的t r a n s y t ( t r a f f i cn e t w o r ks t u d yt 0 0 1 ) 系统n 训，澳大利亚从7 0 年代开发 s c a t s ( s y d n e yc o o r d i n a t e d a d a p t i v et r a f f i cs y s t e m ) 系统1 和英国c t r r l 于1 9 7 3 年开始研究开发的s c o o t ( s p l i t c y c l e o f f s e to p t i m i z a t i o nt e c h n i q u e ) 系统刳，美 国的u t c s 系统和日本的c a c s 系统等。其中t r a n s y t 是离线优化软件系统， s c o o t 和s c a t s 是在线实时优化软件系统n 3 儿1 。 1 3 2 国内交通信号控制简介 我国在交通运输和管理中应用电子信息技术的工作早在7 0 年代术就已经开 始。当时交通部公路科学研究所与北京市公安局合作，首次在中国进行计算机控 制交通信号的工程实验；8 0 年代初，国家科技攻关项目“津塘疏港公路交通工 程研究”首次在高等公路上把计算机技术、通信技术和电子技术用于监视和管理 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 系统；1 9 8 6 1 9 9 5 年期间，国家在交通管理系统方面开展了一系列科学研究和 工程实施，在城市交通管理、高速公路监控系统、收费系统、安全保障系统等方 面取得了多项科研成果，并开发生产了车辆监测器、可变情报板、可变限速标志、 紧急电话、分车型检测仪、通信控制器、监控地图板等多种专用设备，制定了一 系列的标准和规范。这些工作无疑是我们今天进行智能交通研究和开发的基础。 1 4 城市交通信号控制理论研究概况 国外学者最先从2 0 世纪6 0 年代开始了对交通信号优化控制技术的理论研究 和探索。其中，w e b s t e r ( 1 9 5 8 ) 和m i l l e r ( 1 9 6 3 ) 分别针对固定周期的信号控制建立 了以车辆平均延误最小为目标的信号配时模型及计算方法n 引，前者的方法仍是今 天定时信号控制的基础。随着人工智能领域的不断发展，模糊控制、遗传算法等 技术也融入到了交通信号的控制中。1 9 7 7 年，p a p p i s 和m a m d a n i 就在文献u 刮中 将模糊控制应用于交通控制中。为城市路口信号的控制翻开了崭新的一页。然而 这种控制方法是建立在理想化路口模型的基础之上，在实际的城市路口难以独立 发挥作用。1 9 8 6 年，a n t h o n y 等人提出将单交叉路1 2 1 的交通状况分成不饱和状态、 饱和状态及平稳状态、不平稳状态之后再对信号进行控制n7 1 。但是该方法是建立 在观察和统计的基础之上的，缺乏实时的交通流信息，控制策略还是不能完全适 应交通流的动态变化。1 9 9 2 年，f o y 等提出了一种在二相位的系统中用g a 来分 配绿时长的方法n 引。2 0 0 0 年，r o u p h a i l 等针对固定周期提出了一种g a 与c o r s i m 模型相结合的优化策略n 训。 在国内，1 9 9 2 年徐冬玲提出了基于感应控制思路的单路口模糊神经网络控 制方案啪1 ，仿真结果虽然较为理想，但是仍然没有摆脱感应控制的思想。1 9 9 7 年，陈洪等学者对p a p p i s 提出的算法进行了修正，仿真结果优于p a p p i s 方案比。 然而这种控制方法主要适用于城市路口左转车流较小的情况，当左转车流较大时 路口信号还是必须采用多相位控制。1 9 9 9 年，刘智勇、朱劲等人根据人们对多 相位单交叉路口交通指挥的决策过程，设计了一种新的模糊感应控制器，把队长 作为控制目标，综合考虑相邻相位车道上的车队长度乜引。上述方法仅仅考虑了单 个周期的信号优化问题，而没有考虑整个控制周期内信号周期间的交通流藕合关 系，因此严格地讲是一种静态的优化控制方法。而且由于采用的是针对固定周期 时长进行优化，所以该方案并不是真正意义上的实时配时。2 0 0 3 年，西北工业 大学陈小锋使用遗传算法对周期时长和相位配时同时进行优化心3 1 ，该方法同时对 四个参数在一定数量的周期内进行优化，计算量大，计算时间长，而且采用固定 的交叉概率和变异概率，使得收敛速度放慢。 4 中南大学硕士学位论文第一章绪论 由于交通系统的复杂性，交通信号优化控制技术的发展远未完善，对于交通 信号优化控制技术及工程实现的研究仍是当前的重要研究课题之一。 1 5 研究意义 根据长沙市城市道路交通年度报告2 0 0 7 显示，长沙市机动车保有量 与日俱增。2 0 0 7 年，全市机动车保有量为5 0 9 0 6 9 辆，比2 0 0 5 年增加1 0 4 9 3 l 辆， 增长率为2 6 。而五一大道则是是长沙市区最繁忙的主干道，每日的交通流量 超过1 0 万辆标准车，高峰小时双向流量达到了7 2 0 0 7 6 0 0 p c u h ，交叉路口的交 通压力非常大。本文是以五一广场交叉路口为研究对象，此路口目前采用的是四 相位定时控制策略，很难适应交通流量的动态变化，交通拥挤现象很严重。本文 期望通过研究和探讨交通信号的优化控制问题，为提高五一广场交叉路口通过 率，缓解路口的拥挤现状，缩短车辆通过路口的等待时间提供有益的方法。 上文提到的文献中的交通控制方法均没有考虑未来的交通需求改变对交叉 路口的影响。而实际上交通需求、交通状况在不断变化，应在控制器设计中加以 充分考虑。为此本论文设计了一种基于交通流量短时组合预测的道路交通模糊控 制系统，试图缓解长沙市五一广场交叉路口的交通拥挤问题。 1 6 研究内容与结构安排 本文研究的主要内容是设计一种基于r b f 神经网络的短时交通流量组合预 测模型的交通模糊控制系统，完成控制系统的研制。并进行实验，论证控制系统 的可行性。试图解决长沙市五一广场交叉路口的交通拥挤问题。论文章节安排如 下： 第一章介绍了课题研究背景，国内外的研究现状，以及本文的主要研究内 容及基本结构。 第二章介绍了与本文研究相关的一些基础知识，包括：城市交通信号控制 概述、神经网络和模糊控制理论的相关知识。 第三章通过实际的交通流量数据建立了最近邻聚类算法的r b f 预测模型。 并结合a r i m a 预测模型建立了基于r b f 神经网络的组合预测模型。进行了模 型论证研究。 第四章设计了基于城市交通流量短时组合预测模型的模糊控制控制器。 第五章交通信号控制实验板的硬件设计以及模糊控制系统的软件设计。 第六章通过现场采集的流量数据进行基于交通流量短时组合预测模型的模 中南大学硕上学位论文 第一章绪论 糊控制器和五一广场路口现行的定时控制的对比实验，验证模糊控制系统的可行 性和有效性。 第七章总结本课题所完成的工作、主要结论，并对以后的研究工作进行了 展望。 1 7 本章小结 本章对交通控制的发展历史、研究现状以及研究趋势作了较详细的观察与综 述。给出了本文研究的主要工作任务以及基本结构。 6 中南大学硕士学位论文第二章交通信号控制基本理论 第二章交通信号控制基本理论 2 1 交通信号控制参数 一般来说，交通信号控制参数有如下几个叫1 。 1 步和步长 某一时刻，灯控路口各个方向信号灯状态所组成的一组确定的灯色状态称为 步。不同的灯色状态构成不同的步。步持续的时间称为步长。步长的变化单位为 l s 。 2 信号周期( c y c l el e n g t h ) 用于指挥交通的信号总是一步一步循环变化的，而一个循环又由有限个步构 成。一个循环内各步的步长之和称为信号周期，简称周期，用c 表示。若一个循 环有n 步，各步步长分别为t l , t 2 ，t 。，则 c 气l + t 2 + + t 。 ( 2 1 ) 信号周期长度的大小取决于被控交叉口的交通流特性和所采用的控制方式。 一般是交通流量越大，周期就应该越长，反之，周期就应该短一些。但信号周期 长度若设置过短，就会对交通安全不利。同时，考虑到信号周期加长到某一限额 之后，通行能力的增长便趋于停滞，而车辆延误却骤急速增长，因此也要规定信 号周期上限。 3 信号相位( p h a s e ) 在交通控制中，为了避免平面交叉路口各个交通流之间的冲突，通常采用分 时通行的方法，即在一个周期的某一个时间段，交叉口上某一支或几支交通流具 有通行权( 即该方向上的信号灯为绿色) ，而与之冲突的其它交通流禁止通行( 即 该方向上的信号灯为红色) 。在一个周期内，平面交叉口上某一支或几支交通流 所获得的通行权称为信号相位。一个周期内有几个信号相位，则称该信号系统为 几相位系统。所有信号组的总和称为信号序列或信号相位序列，它实际上是在周 期时间内，对一支或几支交通流按顺序发出同步同色信号显示的序列。 4 绿信l l , ( s p l i t ) 在一个信号周期中，各相位的有效绿灯时间与周期长度的比称为绿信比。设 ，。为第i 相信号的有效绿灯时间，c 为周期长度，则该相位信号的绿信比丑为 ：7 ( 2 - 2 ) 显然，0 丑 仃，则x 作为一个新聚类中心，增加一个隐单元，令+ 。= x ， m = m + 1 ，彳( m ) = y ，b ( m ) = 1 ，保持彳( f ) ，b ( f ) 的值不变，i = 1 , 2 ，m l 。 该隐单元到输出层的权矢量为w m = a ( m ) b ( m ) 。 若0 x 2 - - c 0 仃，则：彳( ) = 彳( ) + j ，b ( ) = b ( ) + l 。当f 时， i = 1 , 2 ，m ，且保持彳( f ) ，b ( f ) 的值不变。权矢量为w = a ( i ) b ( i ) ， 2 0 中南大学硕士学位论文第三章基于径向基神经网络的交通流量短时组合预测研究 i = 1 , 2 ，朋。 第4 步：通过以上的最近邻聚类，得到了一系列聚类中心c w 。则网络输出为 f ( x 协孥型尘坐塑 任4 ， ) = 旦 产_ i ￥ ( 3 - 4 ) e x p ( 一”叫2 o 2 ) 宽度仃的大小决定了动态自适应r b f 网络的复杂程度。由于盯是一个一维参 数，通常可以通过实验和误差信息找到一个适当的值，这比同时确定隐单元的数 量和一个合适的范数要方便得多。每一个输入输出数据对都有可能产生一个新的 聚类，因此，这种动态自适应r b f 网络，实际上同时在进行参数和结构两方面的 自适应调整。当此n n c a r b f 网络结构确定之后，便能根据历史数据利用较小的 网络结构进行预测，得到较好的预测精度。 2 a r i m a 模型 自回归求和滑动平均模型( a r i m a ) 是一种应用得最为广泛的时间序列模型， 是自回归模型和滑动平均模型的混合形式。它最主要的特征就是承认观测值之间 的依赖关系和相关性，它是一种动态模型，能够应用于动态预测。该模型不像其 它时间序列方法一样需要固定的初始化模拟，它将某一时刻的交通流量看成是更 为一般的非平稳随机序列。a r i m a 有3 个模型参数p 、d 、q ，其模型可写成： v d y ( ，) = 办y ( f 一1 ) + + ，y ( ，一p ) + ( ，) 一幺s ( f 1 ) md i 口，占o p ) ( 3 5 ) p 为自回归项，q 为移动平均项数，d 为时间序列成为平稳时所做的差分次数。 a r i m a 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为 一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后 就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。 3 3 6 组合预测模型的构造 当单项预测模型选定之后，交通流量短时组合预测模型按如下算法进行构 造： 第l 步，给定历史数据，并对其进行预处理。 第2 步，利用历史数据分别建立上诉2 种相应的预测模型。用建立好的单项 预测模型预测交通流量。 第3 步，为逼近非线性函数矽，设计构造r b f 0 经网络。将单项模型的预测值 作为输入值，实际值作为输出值，训练r b f 网络达到期望误差。 中南大 硕学位论文第三章接于径向基神经网络的交通流量短时组台预测研究 34 基于r b f 的交通流量短时组合预测实验 奉文应用于短时交通流量组台预测的数据采集于长沙市交通指挥中心。采集 的数据是长沙市五一广场路1 3 东进口的交通流量，并折算成标准小客车当量 ( p c u ) ，数据统计日j 隔为3 r a i n 。 3 41 数据采集设备 通过l d l 0 0 0 车辆检测器( 图3 - 3 ) 以及预埋在马路上的环形线圈检测车辆信 息。l d l 0 0 0 车辆检测器适用于高速公路公路、城市道路对过往机动车辆的行 驶速度、车流量、道路占有率、车型分类的专用检测设备，并可通过监控系统提 供信息显示、系统检测、调度等功能。采用先进的嵌入式3 2 位c p u 及大规模集 成电路；采用通用的以太网、r s 4 8 5 r s 2 3 2 通信模式，特别适用于集成系统。采 用了抗干扰设计，可以使系统在强干扰环境f ，正常运行，确保检测精度。 线圈和馈线为15 m m 多股铜线，馈线双绞，每米2 0 绞，使用一根无接点的 铜线，如有接头需要焊接并要防水，虚焊可能导致检测器不正常工作，馈线需用 屏蔽线防止干扰，屏蔽线和检测器的接地相联。线圈外形为2 米l5 米，绕3 圈。线圈埋设时，可用柔软物质填补周围，以减缓路面应力对线圈的影响。在线 圈和馈线埋设好后槽用环氧数脂或沥青添埋。 342 数据以及预处理 囤3 - 3l 0 1 0 0 0 车辆检测嚣 丧3 1 描述的是2 0 0 8 年3 月l ln5 ：3 0 芏1 4 ：4 5 的交通流量，e 1 8 5 个数据。 为了防止输入数据太幅度的波动给预测精度带柬不良的影响，因此要对其进 行归一化处理，将数据处理为区叫 0 ，1 之n | j 的数据。归一化方法有很多种形式， 本论文采用公式( 3 - 6 ) ： 中南大学硕士学位论文第三章基于径向基神经网络的交通流量短时组合预测研究 v y 工= 二篁，x 为输入向量 ( 3 - 6 ) 工咖一x m i n 那么同样的预测值在输出前要进行相应的反归一化处理， ( 3 - 7 ) ： y = y ( x m 缸一x m i n ) + x 。i n ，y 为输出向量 3 4 3 实验步骤 本论文采用公式 ( 3 7 ) 使用五一广场路口东进口3 月1 1 日的数据来训练和构造组合预测模型预测 模型。方法如下： 将上3 m i n 的交通流量作为单项预测模型训练输入，下一个3 m i n 内交通流 量作为输出值，组成一个训练样本对，对单项预测模型进行训练。比如：7 ：0 0 7 ：0 3 的流量数据作为训练值输入，而将7 ：0 3 7 ：0 6 的流量值作为目标值输入。将训练 好的单项预测模型对全天数据进行预测，得到预测值。 而把每个时间段单项模型得到的预测值一一对应作为输入样本，以实际值作 为期望输出，对r b f 网络进行训练并达到期望误差，得到非线性组合预测模型。 用训练好的组合预测模型和单项预测模型预测五一广场路口东进口2 0 0 8 年 3 月1 2 日1 4 ：0 0 - - - 1 4 ：3 0 的1 0 个时间段的交通流量，并与实际值进行分析比较。 3 4 4 实验与结果分析 预测结果如表3 2 所示。在1 0 个预测结果中，n n c a r b f 预测模型最大的 相对误差为4 3 3 ，平均绝对相对误差为2 9 11 。而a r i m a 预测模型的最大相 对误差为7 6 5 ，平均绝对相对误差为6 0 19 。组合预测的绝对相对误差均控 制在3 以内，平均绝对相对误差仅为1 8 0 5 。相比2 个单项预测模型而言，预 测精度大为提高。通过比较也不难发现，从预测结果与实际值的贴近程度看，组 合预测模型优于其他两种模型，更能体现道路交通流量的发展趋势，可用于短时 交通流量预测。 中南大学硕士学位论文 第三章基于径向基神经网络的交通流量短时组合预测研究 表3 - 13 月1 1 日五一广场路口东进口交通流量表( p c u ) 2 4 中南大学硕士学位论文第三章基于径向基神经网络的交通流量短时组合预测研究 3 5 预测模块的实际应用 实际应用预测模型，必须实时更新预测值以供交通控制系统采用。建立面向 控制的基于r b f 网络的交通流量组合预测模型需要分为以下三个部分： 1 交通流量数据的实时更新 需要在交叉口的远处设置检测设备，以此来检测不断变化的交通流量，然后 及时地把历史数据传送给组合预测模型，来作为预测的输入。 2 实时滚动预测 利用预测模型进行滚动预测是指通过已有数据对下一时刻的数据进行预测。 3 模型更新 城市交通流随着时间不断变化，为了反映这种变化，预测模型也应该随之改 变。一般可取一周或一个月为预测模型更新的周期，从新采集交通流量数据训练 预测模型。周期太短会成不必要的浪费，周期太长又无法反映交通流的变化规律。 3 6 本章小结 本章论述了组合预测的基本理论，研究了用r b f 神经网络用于非线性组合 预测的的方法。构建了的基于r b f 网络的非线性组合预测模型。进行了道路交 通流量的预测仿真实验，结果表明与两个个单项预测模型相比，组合预测模型预 测精度大为提高。 应用该非线性组合预测模型能够很好的实现短时交通流量的预测。为城市道 路交通诱导、交通控制提供有效的理论基础。 中南大学硕士学位论文第四章基于交通流量短时组合预测模型的模糊控制器研究 第四章基于交通流量短时组合预测模型的模糊控制器研究 4 1 模糊控制理论 4 1 1 模糊控制发展 1 9 6 5 - 1 9 7 4 年是模糊控制发展的第一阶段，即模糊数学发展与形成阶段。 1 9 6 5 年美国控制论专家z a d e h 首次提出模糊集合的概念，引入了“隶属函数 来描述差异的中介过度，为研究模糊性规律提供数学依据嘞1 。隶属函数的提出奠 定了模糊理论的数学基础。这样，像“冷”和“热 这些在常规经典集合中无法 解决的模糊概念就可以在模糊集合中得到有效地表达。这样就为计算机处理这种 语言信息提供了一种可行的方法。 1 9 7 4 - - 1 9 8 0 年是产生简单模糊控制器的阶段。1 9 7 4 年伦敦大学m a m d a n i 博 士首次尝试利用模糊逻辑，成功地开发了世界上第一台模糊控制的蒸汽引擎嵋。 并取得了比传统的直接数字化控制算法更好的效果。它的成功标志着人们采用模 糊控制进行工业控制的开始，宣告了模糊控制的问世。第一个有效的商业化模糊 控制器是在丹麦诞生的，1 9 8 0 年l p h o l m b l a d 和o s t e r g a r d u 在水泥窑炉上安装 了模糊控制器并获得了成功畸2 1 ，这个成果很快引起了有关学者的极大关注。但其 自适应能力和鲁棒性很有限，稳定性也不理想。 1 9 8 0 至今是发展高性能模糊控制器的第三阶段。今天的模糊控制技术己经 广泛应用于许多领域。例如，家用电器设备，工业控制系统，地铁控制等等。 4 1 2 模糊控制原理 模糊控制通过模糊逻辑和近似推理方法，把人的经验形式化、模糊化，变成 计算机可以接受的控制模型，让计算机代替人来进行有效的实时控制。模糊控制 的关键是模糊控制器的设计，必须解决以下几个问题： 1 确定模糊控制器的输入变量和输出变量： 2 设计模糊控制器的控制规则； 3 确定模糊化和解模糊的方法： 4 选择控制器的输入变量及输出变量的论域，并确定模糊控制器的参数； 5 编制模糊控制算法的应用程序； 6 合理选择模糊控制算法的采样时间。 模糊控制的原理拍3 1 如图4 1 所示： 2 6 中南大学硕士学位论文第四章基于交通流量短时组合预测模型的模糊控制器研究 模期控制器 图牛1 模糊控制原理图 s 系统的设定值，是精确量； e ，c 系统偏差与偏差变化率，均是精确量； e ，c 经模糊量化处理后，偏差与偏差变化率的模糊量； i - 模糊量的偏差与偏差变化率经模糊控制规则得到的模糊控制量； l l 一对模糊控制量u ，经模糊判决，得到模糊控制器输出的精确控制量u ， 去控制被控对象。 4 2 五一广场路口交通现状 4 2 1 交通布局 单交叉路口是城市交通的关键，它是整个城市道路的瓶颈地带。各个方向道 路上的机动车辆、非机动车辆、行人均有直行和转向的要求。这样势必会产生交 通的相互干扰，引发事故和造成交通拥挤和阻塞，所以城市交通问题往往突出表 现在单交叉路口处。正确的定位交叉路口，合理地组织交通，对于减少单交叉路 口对交通的不利影响具有非常重要的现实意义。可以说城市道路单交叉路口的交 通运行状态与整个城市的交通运行状态密切相关，解决城市道路单交叉路口的问 题是解决城市交通的关键。本文将主要针对长沙市的单交叉路口的典型代表 五一广场路口进行研究。 长沙五一大道( 东西向) 东接火车站、西接湘江橘子洲大桥，它是市区东西 向的主干道，交通压力非常大。而五一广场地处长沙市中心地段，是黄兴路和五 一大道的交接处，是一个标准的十字路口，如图4 2 所示。交通流分布在东、南、 西、北四个方向，每个方向上均有直行、左行、右行3 种车流。 2 7 中南大学硕士学位论文 第四章基于交通流量短时组合预测模型的模糊控制器研究 ff 瓣 弋雠 i r - a 。亡，口- 口 il 图4 2 五一广场交叉路口示意图 五一大道上直行车辆的比例非常大，所以东西2 个方向的最外侧车道设置成 了直行右转混合车道，以缓解直行车辆的通行压力。在本文中，把五一大道的右 转车流加入直行车流中一并受直行红绿灯的控制放行。由于从五一大道东向南左 转到步行街的车辆比较多，故路口的东进口设置了2 个左转车道。黄兴路是城市 支线，交通压力比较小。但是从黄兴路上五一大道的车辆比较多，所以黄兴路上 设置了专门的右转车道，而右转车流不会与其他车流发生冲突，故在本文的交通 信号控制中不作讨论阳3 。并且南北2 个路口除了1 个左转车道之外还设置了1 个左转直行混合车道。 4 2 2 相位设置 对于行车而言，相位越多越安全，但周期长，延误时间长，通行效率低。相 反，相位少，交叉口车流虽然较乱，但通行效率反而高。目前长沙市交叉路口全 部采用四相位的定时控制策略，它可以较充分的疏导路口的各种交通状态，同时 这种四相位的控制模式也是现在研究最多的一种。图4 3 是五一广场路口的相位 示意图。第一相位通行权赋予东西方向直行、右转车流：第二相位通行权赋予东 西方向左转车流；第三相位放行的是交叉路口南进口的直行和左转车流；第四相 位放行的是交叉路口北进口的直行和左转车流。而南北方向的右转车流不受交通 灯控制。各相位的绿灯时间为6 6 s 、2 3 s 、2 3 s 、1 7 s ，红绿灯切换之间采用3 s 的 黄灯时间进行缓冲警告。在保持大家原有习惯的前提下，本文将针对这种四相位 设计模糊控制方法，提高通行效率。 中南大学硕士学位论文第四章基于交通流量短时组合预测模型的模糊控制器研究 jb j 儿 、t 厂 相位1 相位2相位3 相位哇 图4 3 五一广场路口相位示意图 4 3 感应线圈检测器的设置方法 本文要求在路口的四个方向的进口道安装三组感应线圈检测器来检测车辆。 如图4 2 矩形部分所示。以五一广场路口东进口为例，中间的第二组感应线圈和 第一组感应线圈相距1 5 0 m ，两组线圈之间的区域称为车辆排队区，用于计算等 待车辆的排队长度。按照一个p c u 占据5 m 的长度，那么每个车道可以排列3 0 个p c u 。单个车道上，第一组线圈对驶离检测区的车辆进行减计数，第二组线 圈对进入检测区的车辆进行加计数，得到各车道的车辆排队长度。在距离路口一 定距离的地方安放第三组线圈，用来统计到达的交通流量，然后把检测到的交通 流量送到预测模型来预测该路段未来的交通流量。 4 4 路口简化模型 五一广场路口各个进口道的车道分配见表4 1 。为了简单的描述路口，把同 一方向的车流统一到一条车道上，并把各条混合车道纳入直行车道考虑，不考虑 黄兴路右转车辆对路口的影响，从而得到一个简化的路口模型，如图4 - 4 。 表4 - 1 五一广场路口各进口道车道分配情况 k 厂k 厂厂 _ 一b 一厂- 一r 厂 中南大学硕士学位论文 第四章基于交通流量短时组合预测模型的模糊控制器研究 q 5 0 6 二： 北 f = 0 2 - 一 厂q 1 l 1lf i q 7 q 8 i 图4 4 五一广场路口简化模型 4 5 模糊控制器的设计 4 5 1 控制器功能要求 对模糊控制基本考虑是：在车辆稀疏的情况下，信号周期尽量短，以免无通 行权的车辆等待时间过长而造成较大延误和排队。但信号周期不能太短，否则难 以保障车辆顺利通过交叉路口。当交通流较大时，延长信号周期，以减少相位转 换的损失时间，提高路口通过率。但信号周期也不能过长，否则会由于某一相位 的红灯时间太长而使驾驶员心理上难以承受晦5 1 。本文设计的模糊控制器，四个相 位的最小绿灯时间分别为4 0 s 、l o s 、l o s 、l o s ，最大绿灯时间依次为8 0 s 、5 0 s 、 5 0 s 、5 0 s ，红绿灯切换之间采用3 s 的黄灯时间进行缓冲警告。当交通压力很小 时，相位按照最小绿时运行；交通达到饱和之后，相位按照最大绿时运行。 4 5 2 控制器结构 基于交通流量组合预测模型的模糊控制器在实际应用中需要考虑的因素有 很多。在不大幅度影响控制效果的前提下，本论文引入一种分级模糊控制器。分 级模糊控制能有效地减少模糊规则数，易于提取模糊规则。 当采用分级模糊控制系统，需分别设计两级共三个控制器，其控制器的结构 如图4 5 所示。第一级模糊控制器包括绿灯增益模块、红灯损失模块；第二级为 绿灯延时模块。 设计绿灯增益模块的目的是得到绿灯相位释放车辆的增益度。在绿灯相位 中，顺畅通过路口的车辆数越大，则路e l 车辆的总延误的减少程度越多。实际上 是获得了经济收益，这罩采用增益度来表示收益的大小。 中南大学硕士学位论文第四章基于交通流量短时组合预测模型的模糊控制器研究 相对于绿灯相位的收益而言，红灯相位车辆由于停车和排队产生了经济损 失，即由于车辆等候而产生的延误和停车