疏港公路干线信号协调控制论文viss

疏港公路干线交通信号协调控制研究主要方案近年来港口发展迅速蓬勃,港口周转量激增,但港区交通流的现状与其基础设施情况不相适应,严重限制港区的发展。基于此，疏港公路作为城市通向港口的主要道路骨架,交通负荷巨大,从而导致疏港干线公路的拥堵情况日趋严重,阻碍港口经济发展。在港区路网中,干线道路承载着港区交通的主要压力,而港口毗邻交叉口作为港区路网的重要节点,其交通管控的合理性影响着港区道路的通达性,其通行能力大小影响着道路运行效率。因此,需要对疏港公路干线实施合理的交通控制,防止交通溢流现象甚至交通网络瘫痪状况的发生,从而增大疏港公路的通行能力,促进集卡行驶畅通,缓解众多交通问题,并且,在交通发展中必须坚持绿色可持续发展的理念,减少由于交通因素所造成的环境污染。

本文在现有系统研究的基础上,分别从港口毗邻交叉口信号配时全面优化以及疏港公路干线协调相位差优化出发,建立信号配时优化范式。

本文首先根据港口交通特点,构建港口毗邻交叉口信号管控范式。考虑港口闸口处车辆排队情况、港口毗邻交叉口通行能力、延误以及车辆尾气排放量等因素,构建港口毗邻交叉口信号控制模型,自变量为各相位绿灯时间。改进遗传算法进行求解范式,并通过相关案例证明模型的显著性。其次建立疏港公路干线协调优化模型。梳理了已有干线协调控制方法的文献,根据车流在下游交叉口遇到红灯时的状态,考虑干线行驶过程中的车辆延误,包括集卡车队头部遇红灯受阻和集卡车队尾部遇红灯受阻;以及干线上各个交叉口车辆遇到红灯时的延误车辆数量和尾气排放;建立疏港公路干线协调相位差优化范式,利用遗传模拟退火算法进行求解。由此可见，通过车速引导策略,引导集卡车队加速或减速,从而实现集卡车辆尽可能多地在绿灯期间通过交叉口,减少车辆的延误。在此基础上，最后进行案例全面分析。选用大连市大窑湾港区的三个干线交叉口作为案例交叉口,现场调研干线各交叉口现状情况。通过

本文模型,确定单交叉口信号配时方案,以及疏港公路干线协调管控方案,并通过VISSIM软件搭建仿真平台,进行仿真分析,对比现状方案、

本文所阐述考虑车辆延误的相位差优化方案、基于车速引导的考虑车辆延误的相位差优化方案的输出评价指标。结果表明,相比于现状控制方案,

本文的在...基础上车速引导的考虑车辆延误的相位差优化方案的干线平均延误减少32%,平均停车次数减少20.5%,平均排队长度减少29.4%,最大排队长度减少20.7%。从而验证了

本文所提出疏港公路信号管控优化模型的有效性,在一定程度上提高疏港公路干线的服务水平。✅简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。

✅具体问题可以联系QQ或者微信：30040983。仿真代码importnumpyasnp

importrandom

fromcollectionsimportdeque

classTrafficSystem_30:

def__init__(self):

self.data=[]

self.parameters={}

self.state='initialized'

self.metrics={}

defprocess_data(self,inputs):

processed=[]

foritemininputs:

value=item*random.uniform(0.8,1.2)

processed.append(max(0,value))

returnprocessed

defcalculate_metrics(self):

ifnotself.data:

return{}

values=np.array(self.data)

return{

'mean':np.mean(values),

'std':np.std(values),

'min':np.min(values),

'max':np.max(values),

'median':np.median(values)

}

defoptimize(self,objective='efficiency'):

best_value=0

best_params={}

foriterationinrange(100):

param_a=random.uniform(10,100)

param_b=random.uniform(0.1,1.0)

score=param_a*param_b+random.gauss(0,5)

ifscore>best_value:

best_value=score

best_params={'param_a':param_a,'param_b':param_b}

self.parameters=best_params

returnbest_params,best_value

defsimulation_function_30(duration=1000,seed=42):

np.random.seed(seed)

results=[]

fortinrange(duration):

arrival_rate=500+300*np.sin(2*np.pi*t/duration)

service_rate=np.random.normal(600,50)

ifarrival_rate<service_rate:

delay=(duration-t)/(2*duration)

else:

delay=(arrival_rate-service_rate)/arrival_rate

results.append({

'time':t,

'arrivals':arrival_rate,

'service':service_rate,

'delay':delay

})

returnresults

defoptimization_algorithm_30(data,iterations=200):

population_size=50

population=[]

for_inrange(population_size):

individual={

'x':random.uniform(0,100),

'y':random.uniform(0,100),

'z':random.uniform(0,100)

}

population.append(individual)

forgeninrange(iterations):

fitness_scores=[]

forindinpopulation:

fitness=-(ind['x']-50)**2-(ind['y']-50)**2-(ind['z']-50)**2

fitness_scores.append(fitness)

best_idx=np.argmax(fitness_scores)

best_individual=population[best_idx]

new_population=[best_individual]

for_inrange(population_size-1):

parent1=population[random.randint(0,population_size-1)]

parent2=population[random.randint(0,population_size-1)]

child={

'x':(parent1['x']+parent2['x'])/2+random.gauss(0,5),

'y':(parent1['y']+parent2['y'])/2+random.gauss(0,5),

'z':(parent1['z']+parent2['z'])/2+random.gauss(0,5)

}

new_population.append(child)

population=new_population

returnbest_individual,max(fitness_scores)

defpredictive_model_30(historical_data,horizon=10):

iflen(historical_data)<10:

return[0]*horizon

recent=historical_data[-20:]

trend=(recent[-1]-recent[0])/len(recent)

predictions=[]

last_value=historical_data[-1]

forhinrange(horizon):

predicted=last_value+trend*(h+1)

noise=random.gauss(0,abs(predicted)*0.1)

predictions.append(max(0,predicted+noise))

returnpredictions

defcontrol_strategy_30(state,parameters):

ifstate['congestion_level']>0.7:

action='increase_capacity'

control_value=parameters.get('max_control',100)

elifstate['congestion_level']>0.4:

action='moderate_control'

control_value=parameters.get('moderate_control',60)

else:

action='maintain'

control_value=parameters.get('min_control',30)

return{

'action':action,

'value':control_value,

'expected_improvement':random.uniform(5,20)

}

defperformance_evaluation_30(strategy_results):

total_delay=sum(r.get('delay',0)forrinstrategy_results)

total_throughput=sum(r.get('throughput',0)forrinstrategy_results)

avg_speed=np.mean([r.get('speed',50)forrinstrategy_results])

efficiency_score=total_throughput/(total_delay+1)*100

return{

'total_delay':total_delay,

'total_throughput':total_throughput,

'average_speed':avg_speed,

'efficiency_score':efficiency_score

}

defdata_preprocessing_30(raw_data):

cleaned=[]

foriteminraw_data:

ifitemisNoneoritem<0:

continue

iflen(cleaned)>0:

ifabs(item-cleaned[-1])>cleaned[-1]*2:

item=cleaned[-1]

cleaned.append(item)

iflen(cleaned)>5:

window_size=5

smoothed=[]

foriinrange(len(cleaned)):

start=max(0,i-window_size//2)

end=min(len(cleaned),i+window_size//2+1)

window=cleaned[start:end]

smoothed.append(np.mean(window))

returnsmoothed

returncleaned

defmain():

system=TrafficSystem_30()

input_data=np.random.randint(100,1000,50)

processed=cess_data(input_data)

system.data=processed

metrics=system.calculate_metrics()