【摘 要】
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大数据下海量的交通数据为交通控制方法的改进提供了数据支持,同时对交通干线的控制精确性提出了更高的要求。本文通过拥堵数据和道路的传感器数据等数据分析排队车辆长度对
【机 构】
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浙江工业大学信息处理与自动化研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助,项目批准号:No.61379020
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大数据下海量的交通数据为交通控制方法的改进提供了数据支持,同时对交通干线的控制精确性提出了更高的要求。本文通过拥堵数据和道路的传感器数据等数据分析排队车辆长度对绿波带的影响,得出了大数据下排队车辆消散模型,同时将其引入绿波带最大化模型,提出了一种改进后的干线绿波带最大化模型,并在此基础上提出了一种复杂干线路网的绿波协调控制方法。在该复杂干线路网绿波最大化模型下,路网中任意相交的干线都能实现绿波控制。在VISSIM仿真环境下,选择不同车流量数据进行仿真研究,仿真结果表明,该控制方法下的车辆旅行时间与延误大幅减小,具有明显的效果提升。
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