四支路环形交叉口信号控制与仿真论文viss

四支路环形交叉口的信号控制与仿真主要方案传统环形交叉口在车流量较小的情况下具有一定的自我调节能力,但入环车辆与绕环车辆优先通行权并不明确。随着我国城市汽车保有量的骤增,无信号调节的环形交叉口环道内的车辆与入环车辆同时到达交织点形成冲突车流,无法及时驶出环道,导致交叉口延误增大、排队长度增加,出现了拥堵以及锁死的状况。在这样的背景下,如何对环形交叉口开展改造成为了一个重要问题。需要指出的是，国内大多数学者通常采用的解决方式有以下三种:①拆掉原有的环岛,改为正常的有信号灯调节的十字交叉口;②拓宽出入口,采用左转、右转、直行专用车道;③采用信号控制。进一步地，

本文就采用信号控制这一解决方式,以大连数码广场的实际数据为例,运用道路交通VISSIM仿真软件,经过大量的仿真实验,对环形交叉口的几种调节方式的适用性开展了探讨。

本文首先对环形交叉口的基本概念进行了简单的介绍,阐述了环形交叉口的发展历史、定义与构成以及环形交叉口的分类。其次介绍了优先权控制、单进口放行调节、左转两步控制这3种控制方式以及配时模型,并提出了一种新的左转两步调节方法——Sazi配时原型,并对控制方法开展了相位调整,随后进行了叠加提升。然后,利用实地调研的流量数据对几种调节方式进行实例配时计算,并利用VISSIM软件进行原型选取以及建模。由此可见，最后,

本文设计了大量仿真实验方案,并通过分析仿真检测数据,对叠加优化开展了肯定;确认了平均延误随左转车流量的增加而增加,并得到了以下重要结论:(1)当总流量小于4200veh/h时优先权控制最优,当总流量处于4200-5500veh/h时,单进口放行控制方式较优,当流量大于5500veh/h时,左转两步调节最为适合;(2)对左转两步杨晓光的调节原型与新模型进行了比较,发现两者在不同左转车道划分依据下各自的左转流量适应性也不同,并得出了不同情况下两者的优缺点;(3)对HCM2000左转车道划分依据阐述了质疑,得出了Yang配时模型左转车道数的划分阈值在379-400veh/h之间,Sazi配时原型的阈值在408-448veh/h之间。综上所述，论文提出了一种新的环形交叉口的左转两步调节方式模型,并为环形交叉口左转车道的划分提供了理论依据,并为环形交叉口控制方式的选择提供参考。✅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_13:

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_13(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_13(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_13(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_13(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_13(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_13(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_13()

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

processed=cess_data(input_data)

system.data=processed

metrics=system.calculate_metrics()

print(