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城市交通问题已成为制约城市可持续发展的问题之一,为了改善城市交通状况,人们利用先进的技术建立了智能交通系统。交通建模和交通预测与优化是智能交通系统中研究的主要问题。本文对宏观交通流模型和遗传算法进行了研究,得到了以下结果:⑴对Payne-Whitham宏观交通流模型进行了改进,得到了适合于城市多交叉口的参数矩阵的规范形式,为大规模的交通路网模型提供了统一的参数形式。⑵对遗传算法进行了优化,计算得到了多交叉口的交通压强分布及绿信比矩阵,通过分析得到了交通转向控制和绿信比的配时选择方案。⑶计算得到了反映车流密度与车流速度的变化关系,结果表明当车流速度增大时,较容易引起交通阻塞。