CN117542213B 一种长距离干道多路径协同绿波优化方法 （华南理工大学）

本发明公开了一种长距离干道多路径协同发明综合考虑长距离干道子区划分和多股车流2S4.以关键车流路径带宽最大化和停车等待时间最小化为优化目标，建立多路径协同3k表示交叉口k下行和上行方向的车流量比；4开始与第一个相位开始时间差，表示车辆在交叉k表示交叉口k和交叉口k+1之间的距离，vmax,k表示交叉口k上行方向的速度上在交叉口k上行方向路段速度变化最小值，表示小汽车在交叉口k下行方向路段速度定义具有相同起讫点的轨迹为一条车流路径，将具5i,k表示路径i在交叉口k上行方向流量与下行方向流量的比值。i在交叉口分割点k上行方向的等待时间为路径i在交叉口分割点k下行方为9.根据权利要求1_8任一所述的一种长距离干道多路径协同绿波优化方法，其特征在6wayprogressionmodelforarterialsignalcoordinationconsideringside_streetturningtraffic[J].TransportmetricaB:TransportDynamics,2019,7(1):协调方案(YanH,HeF,LinX,etal.Network_levelmultibandsignalcoordinationschemebasedonvehicletrajectorydata[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2019,107:266_286.)；Hai等提出多路径信号协调控制的启发式方法，使用分布式流量场景解决干道流量波动不确定性问题(HaiT,RenG,ChenW,etal.AHeuristicApproachforMulti_PathSignalProgressionConsideringTraffic7[0011]S4.以关键车流路径带宽最大化和[0013]进一步地，步骤S1所述长距离干道路网结构包括干道上路段及交叉口的车道信8束为9与第一个相位开始时间差，tk表示车辆在交叉口k和交叉口k+1之间上行方向的行程时间，小汽车在交叉口k上行方向路段速度变化最小值，ATue表示小汽车在交叉口k下行方向路割点k下行方向的等待时间为关键车流在交叉口分割点的停车等待时间均优于Multiband模型，解决了城市长距离干道协调困难问题，有效提高干道整体运行效[0081]在本发明的其中一些实施例中，以中山市中山路悦来南路至濠东路段为分析对束为与第一个相位开始时间差，tk表示车辆在交叉口k和交叉口k+1之间上行方向的行程时间，绿灯开始与第一个相位开始时间差，表示车辆在交叉口k和交叉口k+1之间下行方向小汽车在交叉口k上行方向路段速度变化最小值，AFUX表示小汽车在交叉口k下行方向路[0131]S4.以关键车流路径带宽最大化和[0138]路径i在交叉口分割点k上行方割点k下行方向的等待时间为关键车流在交叉口分割点的停车等待时间[0141]所述的求解多路径协同绿波优化模型，在本发明的其中一些实施例中，利用Python调用Cplex求解所述多路径协同绿波优化模型，输出长距离干道交叉口分割点和最提供平均带宽分别为34s、37s和34s。由于路径1和路径2在交叉口S1至交叉口S5处均是直[0150]对所公开的实施例的上