Signal Control Strategies for Related Grouped Intersections Based on Particle Swarm Optimization
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摘要: 提出基于粒子群优化的城市关联交叉口群信号控制策略.采用具有车型信息的感应线圈检测装置,获取各交叉口的实时交通流信息;通过对短时交通流时间序列进行可预测分析,确定交通流时间序列的动力学性质,对于具有确定性变化规律的时间序列建立基于神经网络的组合预测模型,实现对交通流的在线预测;以车辆平均延误时间最少为优化目标,建立关联交叉口群的信号控制参数优化性能函数,根据粒子群优化思想求解信号控制参数.仿真实验证实,基于粒子群优化的关联交叉口群信号控制策略有效.
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