【摘 要】
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城市交通流具有复杂的非线性动态特性,在交通控制中难以对其进行精确的数学建模;同时,以天为周期,宏观交通流又呈现出明显的周期性特征.鉴于此,提出一种基于迭代学习的城市区
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61134004)
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城市交通流具有复杂的非线性动态特性,在交通控制中难以对其进行精确的数学建模;同时,以天为周期,宏观交通流又呈现出明显的周期性特征.鉴于此,提出一种基于迭代学习的城市区域交通信号控制策略,通过对交通信号的迭代控制,使路段的平均占有率收敛于期望占有率,从而使绿灯时间得到充分利用并防止交通拥堵的发生,保证了交通流在路网中的高效平稳运行.严格的理论推导证明了该方法的收敛性,仿真结果验证了该方法的有效性.
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