[发明专利]一种基于迭代学习与模型预测控制的交通信号混合控制方法有效
| 申请号： | 201910157758.9 | 申请日： | 2019-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN109767632B | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 闫飞;李浦;阎高伟;张衡 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G08G1/08 | 分类号： | G08G1/08 |
| 代理公司： | 太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100 | 代理人： | 朱源 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于迭代学习与模型预测控制的交通信号混合控制方法，包括以下步骤：1）对研究区域的交通流模型进行优化；2）在优化的交通流模型中引入相邻两次迭代间的绿灯时长增量关系，并引入路网内实际车辆数与期望车辆数的误差；3）通过模型预测控制进行绿灯时长增量的预测；4）将迭代学习控制获得的绿灯时长与模型预测控制获得的绿灯时长增量进行有效结合，得到优化的绿灯时长，5）根据优化的绿灯时长设置交叉口绿灯时长。本发明将迭代学习控制与模型预测控制进行结合，既充分利用了路网宏观交通流相似性分布的历史批次信息，又能通过预测模型在线进行滚动优化，使路网交通信号能更有效、更迅速的达到控制要求，提高路网通行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 模型 预测 控制 交通信号 混合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于迭代学习与模型预测控制的交通信号混合控制方法，其特征在于，包括以下几个步骤：1)对研究区域的交通流模型进行优化；2)在优化的交通流模型中引入相邻两次迭代间的绿灯时长增量关系，并引入路网内实际车辆数与期望车辆数的误差，得到误差预测模型；3)通过模型预测控制进行绿灯时长增量的预测；4)将迭代学习控制获得的绿灯时长与模型预测控制获得的绿灯时长增量进行结合，得到优化的绿灯时长；5)根据步骤4计算得到的优化的绿灯时长设置路网内各交叉口信号绿灯时长，使得路网内实际车辆数与期望车辆数的误差值逐渐减小，直到达到理想状态。
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