【摘 要】
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区域信号控制是目前最为常用的交通控制方法。但若对网络中所有节点进行全局控制,会造成控制成本大幅度上升,并且导致区域路网鲁棒性差等问题。牵制控制是一种复杂网络控制方法,其本质是控制网络中少量关键节点,使得网络整体达到预期效果,因此能够弥补传统信号控制方法的不足。本文研究了相邻交叉口间的耦合关系,在区域路网交叉口重要性评价的基础上建立了一套完整的牵制控制方案。本文从复杂网络的角度分析了道路网络的小世界
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区域信号控制是目前最为常用的交通控制方法。但若对网络中所有节点进行全局控制,会造成控制成本大幅度上升,并且导致区域路网鲁棒性差等问题。牵制控制是一种复杂网络控制方法,其本质是控制网络中少量关键节点,使得网络整体达到预期效果,因此能够弥补传统信号控制方法的不足。本文研究了相邻交叉口间的耦合关系,在区域路网交叉口重要性评价的基础上建立了一套完整的牵制控制方案。本文从复杂网络的角度分析了道路网络的小世界和无标度特性,确定了路网的复杂网络特征,提出了相邻交叉口单向耦合模型并阐述了相邻交叉口耦合状态分析过程。首先描述了统一混沌系统的耦合同步过程,以Chen系统为例,用交通流实际演化数据建立了Chen系统下的交叉口单向流入流出混沌模型;接下来分析了同路段同方向的交叉口单向流出和流入混沌模型,并将这两个模型进行线性耦合同步,形成了相邻交叉口单向耦合模型。对该组合模型进行耦合同步研究,通过计算模型的耦合系数,得到相邻交叉口单向耦合公式;最后以组合模型误差演化过程为基础定义了相邻交叉口间的耦合度。为筛选出区域交通网络中需进行牵制控制的节点(交叉口),以加权PageRank算法为基础,提出了一种的交叉口重要性评价模型。对原始PageRank算法中的权值、初值和动态等问题进行分析,以相邻交叉口间的耦合度为权值,结合对其他参数的改进建立了交叉口重要性评价模型。通过该模型对交叉口重要性进行排序并选出关键交叉口,将该算法同原始PageRank法及复杂网络基础参数法进行对比,得到该模型的优越性。在确定关键交叉口的基础上,构建了路网牵制控制模型,使得距离关键节点(交叉口)越近的路段的车均延误越小。计算了路网中各路段的理想延误矩阵,将其与路网演化过程中的实际延误矩阵相结合,构建了含有交通信号信息的交叉口延误状态方程,利用Gram矩阵判断状态方程的可控性。减小交叉口实际误差在演化过程中与理想误差矩阵的差异,计算牵制控制方案下的绿信比矩阵,得到牵制控制策略下的交通信号方案并计算新方案下的延误减少情况。实例中对安徽省合肥市黄山路附近六个交叉口进行了重要性排序并设定了牵制控制方案。控制结果显示,该牵制控制策略可以一定程度优化关键交叉口及其邻近交叉口的延误参数,证明牵制控制方法在实际交通控制应用中具有可行性。本文把相邻交叉口间耦合关系通过数学模型进行微观展现,并将该结果具象为耦合度概念并代入交叉口的重要性评价指标的计算中,从牵制控制的角度设定实际交叉口控制方案来证明相邻交叉口间抽象的耦合关系分析的合理性。该研究完善了相邻交叉口间耦合关系理论,为复杂网络理论在交通控制方面更深层次的应用提供了理论基础。
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