[发明专利]一种主动式的城市道路区域信号配时参数协同优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通信号控制技术领域，具体涉及一种主动式的城市道路区域交通信号配时参数协同优化方法。

背景技术

智能化的交通信号优化控制是缓解城市道路交通拥堵，提高城市交通系统运行效率的重要手段。目前，国内外已成功研发了一系列自适应交通信号控制系统，如英国的SCOOT系统，澳大利亚的SCAT系统，法国的CRONOS系统，美国的RHODES系统、OPAC系统、ACS Lite系统，我国的HiCon系统等，并取得了较为良好的应用效益。

就交通信号优化控制的机理而言，可分为两大层次，分别为网络层（包括干线和区域）和单点层，网络层的优化结果是单点层进行优化的基本约束条件。网络层一般以包含若干交叉口的子系统（或子区域）为基本控制单元，主要处理干线和区域范围内信号交叉口的协同控制问题，可实现较长控制时段内信号周期、绿时和相位差参数的优化；单点层以单个交叉口为基本控制单元，主要处理在个别周期范围内由交通流局部波动引起的负面影响，通常采用绿时延长、绿时早断、相序调整等方法来实现信号控制方案的局部优化调整。

实践表明，在轻量交通下，仅采用单点层面的局部优化即可取得较好的优化控制效益，随着交通需求的进一步增长，网络层面的协同优化就显得尤为重要。在当前的工程应用领域中，网络协同优化方法主要可分为两类：

一类是以SCATS、SCOOT等系统为代表的方法，通过把控制区域分解为不同的控制子区，以控制子区内的交通运行性能指标（如延误、排队长度、饱和度等）为依据，采用小步长调整的方式对信号周期、绿时、相位差进行小幅度的优化，如SCOOT系统的基本调整时长为4秒，SCATS系统的周期最大调整量时长为21秒，此类方法已被证实在交通拥堵条件下，特别是过饱和状况下，难以达到良好的优化控制效果，究其原因主要在于信号控制滞后于交通状况的变化，属于先发现后处置的模式，因而导致系统仅能被动适应路网交通状况的变化。

另一类是以RHODES、OPAC等系统为代表的方法，为了克服交通信号控制系统的滞后性问题，以及提升系统的自适应性能，此类方法采用了预测+滚动优化的思想，通过选取一定的优化目标（如车辆延误最小、区域车辆排队最小、区域通过能力最大等），并在预测时间轴上实现小间隔离散时间单元的滚动优化。尽管具有较为精细的理论方法作为支撑，但是此类方法在工程实践中仍存在较大的局限性，具体表现：（1）此类方法往往需要构建较为复杂的交通流模型，用于对未来交通运行模式的预测和优化过程的反馈评估，因而当模型存在较大的累计误差或者数据质量不高时，系统运行的稳定性和可靠性将难以得到保障；（2）采用全局目标求解最优化问题的过程中，全局最优和局部最优之间往往存在不同程度的矛盾和冲突，优化结果的合理性有待进一步考虑，何况由于存在大量的变量和约束条件，优化求解过程的高复杂度不仅导致了最优解的求解困难，而且也需要耗费大量的计算时间，导致系统的适用性大打折扣；（3）交通拥堵状况下，当采用车辆延误、排队长度最小等性能指标作为优化目标时，往往难以完全保障区域路网可以获得最大通过量和最大通行效率的理想控制效果。

发明内容

针对现有区域路网交通信号协同优化方法仅能被动适应交通需求无法主动调节路网交通需求分布，以及优化求解过程中全局和局部最优兼容性不足、求解复杂度高和优化目标不合理等弊端，本发明提出了一种主动式的城市道路区域交通信号配时参数协同优化方法。该方法以交通需求主动控制为基本思想，基于交通需求的预测，以维持上游交叉口交通需求传递量与下游交叉口交通承载量之间的平衡关系为目标，通过循环迭代过程，确定路网关键交叉口及其上游关联交叉口的交通需求控制量，进而实现了区域范围内交叉口信号配时参数（周期长和绿时长）的协同优化。

本发明采取以下技术方案：

一种主动式的城市道路区域交通信号配时参数协同优化方法，所述方法包括如下步骤：

1）确定区域信号优化控制范围，构建交叉口数据存储结构，以进口道为储存单元，存储的主要数据包括各流向预测交通需求、各流向交通承载能力、进口道交通承载能力和需求控制识别码；

2）预测下一优化控制时段各交叉口进口道断面交通需求，根据流向需求比例计算进口道各流向预测交通需求，并更新至交叉口数据存储结构；

3）判别区域内的关键交叉口，生成初始关键交叉口集：

3-1）计算各交叉口各流向的交通承载能力；