交通系统建模、估计与控制
智能交通监管仿真系统建模与设计
智能交通监管仿真系统建模与设计智能交通监管仿真系统旨在通过模拟现实交通场景，提供给交通管理人员和研究人员一个平台，用于评估交通政策、优化交通流量管理以及改进交通安全措施。
本文将从建模和设计的角度，详细介绍智能交通监管仿真系统的开发过程和关键要点。
一、概述智能交通监管仿真系统的建模和设计是一个复杂而系统的过程，需要综合考虑交通流量、路网结构、车辆行驶行为等多个因素。
同时，系统内部的模块也需要协同工作，包括车辆生成、路网建设、车辆控制等。
只有经过准确建模和合理设计，仿真系统才能真实地反映交通场景，提供有价值的数据和结果。
二、建模过程1. 数据采集与分析：首先需要收集交通相关的数据，包括车辆流量、道路拓扑结构、路况信息等。
然后对这些数据进行分析，了解交通系统的特点和问题，为后续建模做准备。
2. 基本参数设定：设定系统的基本参数，包括模拟时间、车辆生成率、路况变化率等，以确保仿真系统能够符合实际情况。
3. 路网建设：建立路网模型，包括道路、交叉口、禁止通行区域等要素。
根据实际交通情况和数据分析结果，合理安排各个要素的位置和属性。
4. 车辆生成：根据实际的车辆流量数据和生成规律，设定车辆的生成规则。
可以根据不同时间段、不同道路条件等因素，设置车辆生成的概率和速率。
5. 车辆控制：设定车辆的行为规则和导航功能，模拟不同类型的车辆在不同交通情况下的驾驶行为。
可以考虑车辆的速度、车道选择、绕路等因素。
6. 系统联动：将路网建设、车辆生成、车辆控制等模块进行联动，使系统能够自动运行。
通过相应的算法和逻辑，实现仿真系统的自主触发和运行。
三、设计要点1. 用户友好界面：为了方便用户的操作和观察，设计一个简洁明了的用户界面，提供直观的交互方式。
通过界面，用户可以设定仿真参数、观察仿真结果和输出分析报告。
2. 细致的参数调整：根据交通实际情况和仿真需求，设计合理的参数调整机制。
用户可以灵活设定参数，以适应不同类型的仿真场景。
系统辨识与模型预测控制
系统辨识与模型预测控制系统辨识与模型预测控制是现代控制理论中的关键概念，它们在工程领域中被广泛应用于系统建模及控制设计中。
本文将详细介绍系统辨识与模型预测控制的基本概念、原理、方法和应用。
一、系统辨识系统辨识是指通过实验数据对系统的动态行为进行建模和估计的过程。
它可以帮助我们了解系统的性质和结构，并在控制系统设计中提供准确的数学模型。
系统辨识的主要任务是确定系统的参数和结构，并评估模型的质量。
1.1 参数辨识参数辨识是系统辨识的主要内容之一，它通过收集系统的输入和输出数据，并根据建模方法对参数进行估计。
常用的参数辨识方法包括最小二乘法、极大似然法、频域法等。
参数辨识的结果对建模和控制设计具有重要的指导意义。
1.2 结构辨识结构辨识是指确定系统的数学结构，即选择合适的模型形式和结构。
常用的结构辨识方法有ARX模型、ARMA模型、ARMAX模型等。
结构辨识的关键是根据系统的性质和实际需求选择适当的模型结构，以保证模型的准确性和有效性。
二、模型预测控制模型预测控制是一种基于系统动态模型的控制方法，它通过在线求解最优控制问题实现对系统的控制。
模型预测控制通过对系统未来动态行为的预测，结合控制目标和约束条件，求解优化问题得到最优控制输入。
它具有优良的鲁棒性和适应性，并且能够处理多变量、非线性以及时变系统的控制问题。
2.1 模型建立模型预测控制的第一步是建立系统的数学模型，通常采用系统辨识的方法得到。
模型可以是线性的或非线性的，根据实际需求选择适当的模型结构和参数。
2.2 控制器设计模型预测控制的核心是设计控制器，控制器的目标是使系统输出跟踪参考轨迹，并满足约束条件。
控制器设计通常通过求解一个离散时间最优控制问题来实现，常用的方法有二次规划、线性规划、动态规划等。
2.3 优化求解模型预测控制的关键是求解最优控制问题，将系统的模型和控制目标转化为一个优化问题，并通过数值优化方法求解得到最优解。
常用的优化算法包括线性规划、非线性规划、遗传算法等。
超高速磁悬浮列车的动力学建模与控制研究
超高速磁悬浮列车的动力学建模与控制研究随着科技的进步，磁悬浮列车成为了现代高速交通的一种重要形式，也是未来交通的发展趋势。
磁悬浮列车比传统列车具有更高的速度和更先进的技术，其既可以减少城市拥堵，同时也可以提高旅行的速度、舒适性和安全性。
然而，由于其复杂的控制问题，磁悬浮列车的建模与控制一直是研究重点。
超高速磁悬浮列车的建模和控制是极具挑战性的问题。
这里介绍一种动力学建模方法，利用李群及李代数理论，将超高速磁悬浮列车问题转化为任意李群上的左不变向量场的估计问题，通过最优化求解来得到该向量场的估计值，从而实现对列车状态的控制。
在动力学建模过程中，需要对列车的主要参数进行确定。
列车的质量、轮距、气动系数等都是影响列车性能的重要参数。
其中，质量是列车动力学性能的重要指标。
由于超高速磁悬浮列车速度较快，其运行中会遇到空气动力学的影响，因此需要引入气动系数进行建模。
此外，两车轮的距离也需要考虑，它们对列车性能具有很大影响。
建立好了超高速磁悬浮列车的动力学模型之后，需要进行控制。
常用的控制方法有PID控制和模型预测控制。
PID控制是最常用的一种控制方法，它通过对偏差、积分和微分这三个量的加权组合来控制系统的输出。
模型预测控制是建立一个预测模型，通过预测模型来实现对列车状态的控制。
它的优点是可以利用未来的状态信息来调整当下的状态，从而使得控制效果更加理想。
需要注意的是，磁悬浮列车还需要考虑悬浮系统的控制问题。
超高速磁悬浮列车的悬浮系统一般分为电磁悬浮和磁力悬浮两种。
在悬浮系统的控制中，需要将列车的重力、气动力和侧向力进行优化控制，以保证列车在高速运行时的稳定性和平顺性。
总体来说，超高速磁悬浮列车的动力学建模和控制研究是一个复杂而又困难的问题。
通过合理的动力学建模方法和控制策略，可以实现对列车状态的实时监测和控制，确保列车在高速运行下的稳定和安全。
未来，随着科技的不断发展，超高速磁悬浮列车将会成为人们出行的主要方式，磁悬浮技术的研究和开发也将会得到广泛的关注。
系统辨识理论及应用
系统辨识理论及应用本文旨在介绍系统辨识理论及其在实际应用中的重要性和背景。
系统辨识是一种重要的工具和技术，用于分析和推测系统的特性和行为。
通过系统辨识，我们能够对系统进行建模、预测和控制。
系统辨识理论的起源可以追溯到控制工程学科，并逐渐扩展到其他领域，如信号处理、人工智能和统计学等。
它在工程、科学和经济等领域都有广泛的应用。
系统辨识的目标是通过观察系统的输入和输出数据，从中提取出系统的特征和动态模型。
系统辨识理论和应用的重要性在于它能帮助我们理解和掌握复杂系统的行为，并能够对系统进行建模和预测。
通过系统辨识，我们可以获取关键的系统参数和结构信息，从而为系统设计和控制提供指导和支持。
本文将介绍系统辨识理论的基本原理和方法，包括信号采集和预处理、模型结构的选择和参数估计等。
我们还将探讨系统辨识在不同领域的应用案例，如机械系统、电力系统和金融市场等。
希望本文能够为读者提供关于系统辨识理论及应用的基本概念和方法，并激发对系统辨识领域的进一步研究兴趣。
本文将概述系统辨识理论的基本原理和方法，并介绍其在不同领域的应用。
系统辨识是一种通过分析数据和模型之间关系来推断系统特性和行为的方法。
它基于数学和统计学的原理，将现实世界中的系统建模为数学模型，并利用实验或观测数据来验证和修正这些模型。
系统辨识的基本原理是通过获取系统的输入和输出数据，并根据数据推断系统的结构、参数和动态特性。
通过此过程，系统辨识能帮助我们了解系统的内部机制和行为。
常用的系统辨识方法包括参数辨识、结构辨识和状态辨识。
参数辨识主要关注模型中的参数值，通过数据分析和优化算法来确定最佳参数估计值。
结构辨识则关注模型的拓扑结构，即确定模型的数学表达形式和连接关系。
状态辨识是根据系统的输入和输出数据，推断系统的状态变量值和状态转移方程。
系统辨识在各个领域有着广泛的应用。
在控制工程领域，系统辨识可以帮助设计控制器和优化控制策略。
在信号处理领域，系统辨识可以用于信号分析和滤波。
公需题人工智能特拉斯的自动驾驶技术
公需题人工智能特拉斯的自动驾驶技术人工智能技术在自动驾驶领域的应用已经取得了巨大的进展。
特拉斯是一家领先的自动驾驶技术公司，他们采用了一系列创新的技术来实现高度自动化的驾驶系统。
本文将详细介绍特拉斯的自动驾驶技术，并分析其在公共交通领域中的应用。
一、感知与感知融合特拉斯的自动驾驶系统通过使用多种传感器来感知周围环境，并将不同传感器获取到的数据融合起来，以提供准确和全面的环境认知能力。
这些传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波传感器等。
激光雷达可以提供高分辨率的三维点云数据，摄像头可以获取图像信息，而毫米波雷达和超声波传感器则可以检测周围物体的距离和速度。
为了实现有效的感知融合，特拉斯采用了先进的机器学习算法和深度学习模型。
通过训练这些模型，系统能够从各个传感器中获取到的数据中提取有用信息，并进行对象检测、目标跟踪和场景分割等任务。
感知融合的结果能够提供给规划与决策模块，以支持自动驾驶系统做出准确和安全的驾驶决策。
二、规划与决策特拉斯的自动驾驶系统基于高级规划与决策算法来生成安全和高效的行车路径。
该系统将从感知模块获取到的环境信息作为输入，然后结合地图数据和交通法规等先验知识，进行路径规划和行为决策。
路径规划是指确定车辆应该如何行驶以达到目标位置的过程。
特拉斯的自动驾驶系统通过使用先进的路径搜索算法来寻找最优路径，并考虑到交通状况、道路限制和其他车辆等因素。
同时，该系统还会对生成的路径进行实时优化，以适应环境变化。
行为决策是指在行车过程中选择合适的速度、车道和转向等操作。
特拉斯的自动驾驶系统会根据当前场景和预测未来发展趋势，使用强化学习等技术来做出决策。
该系统还会考虑到乘客需求、道路安全和交通效率等因素，以提供更加智能和人性化的驾驶体验。
三、控制与执行特拉斯的自动驾驶系统通过控制与执行模块来实现车辆的准确操控。
该模块将规划与决策模块生成的行车指令转化为具体的车辆动作，并通过电控系统来控制车辆的加速、制动、转向和换挡等操作。
状态估计在智能交通控制中的应用
状态估计在智能交通控制中的应用一、前言随着智能交通领域的不断发展和智能技术的不断进步，状态估计正逐渐成为智能交通控制领域中的热门课题之一。
本文将从状态估计的定义、状态估计在智能交通控制中的应用、状态估计面临的挑战以及展望状态估计未来的发展方向等方面展开探讨。
二、状态估计的定义状态估计是指根据系统动态模型和系统输入输出之间的关系，通过使用观测或者测量到的信息，对系统的内部状态进行估计的过程。
简单来说，状态估计就是通过少量的传感器数据来计算车辆或道路交通系统的不可观测变量，例如位置、速度、加速度等。
三、状态估计在智能交通控制中的应用现代智能交通领域中，状态估计的应用非常广泛。
例如，在交通管理中，状态估计可以用来实时估计道路交通拥堵情况，从而调整交通信号灯的时间来减少道路交通拥堵。
在车辆控制领域，状态估计可以用来估计车辆的位置和速度，在自动驾驶中发挥重要作用。
在智能交通安全方面，状态估计可以用来预测发生交通事故的可能性，以及预测交通事故的严重程度，从而促进交通安全。
四、状态估计面临的挑战虽然状态估计在智能交通控制领域中应用非常广泛，但是仍然面临着一些挑战。
第一，由于交通环境较为复杂，传感器的精度和准确性会受到许多因素的影响，比如天气、光线等。
这会导致传感器数据的噪声较多，从而影响状态估计的准确性。
第二，交通系统中的车辆和行人的行为具有不确定性，这会导致状态估计出现偏差。
第三，由于交通流量较大，传感器产生的数据量很大，这会导致状态估计算法的实时性受到影响。
五、状态估计未来的发展方向随着智能交通领域的不断发展，状态估计也面临着更高的应用需求。
在未来，状态估计将继续发展和完善，主要有以下几个方向：第一，状态估计算法将更加高效准确，解决传感器数据噪声和不确定性问题，提高状态估计的稳定性和精度；第二，状态估计算法将更加智能化，采用深度学习和强化学习等方法，让交通系统更加自主化和自适应；第三，状态估计将更加集成化，将机器视觉、雷达、惯性传感器等多种传感器技术进行整合，提高状态估计系统的鲁棒性和效果。
智能交通系统的建模与仿真
智能交通系统的建模与仿真随着城市化进程的加速和交通问题的日益突显，智能交通系统作为一种解决城市交通问题的有效手段受到了广泛关注。
智能交通系统可以通过集成各种先进的技术手段，实现交通流的优化调度，提高交通效率，减少交通拥堵，降低交通事故率等目标。
因此，建立智能交通系统的模型并进行仿真分析，对于研究智能交通系统的运行规律，预测系统的未来运行状态，制定有效的技术措施具有重要的意义。
一、智能交通系统的建模智能交通系统可分为四个层次：道路层、车辆层、用户层和管理层。
在系统的建模过程中，需要将这些层次进行统一的描述，从而使系统具有可设计性、可测试性、可优化性和可实现性等特点。
1. 道路层的建模道路层是智能交通系统的基础，道路的质量、长度、宽度、车行道标识和交通信号系统等都会对整个系统的运行和流量产生影响。
因为道路的数目较大，所以在建模过程中需要对道路进行分类和概括。
道路层建模的主要原则是将道路分为大中小三类，然后根据道路类型（高速公路、城市道路、乡村公路）覆盖率进行划分。
根据统计数据，城市交通拥堵问题最突出，因此需要对城市道路系统进行详细的模型建立。
2. 车辆层的建模车辆层是智能交通系统中的重要组成部分，是道路层的运行实体。
因此，对车辆层的建模是模拟系统运行的基础，其主要任务是准确描述车辆行为和仿真车辆运动。
车辆层的建模需要考虑车辆类型、数量、行驶速度、行驶方向和可行驶面积。
车辆类型的描述和建模需要考虑车辆的长度、车宽、类型、马力、燃料类型等属性，并且需对车辆进行分类。
对车辆数量的建模需要考虑车辆周期性发生的变化规律和计算途中引起的变化、流量变化等。
车辆速度的建模需要考虑车辆流量、流速、加速减速等因素。
3. 用户层的建模用户层是指交通系统的利用者，其通过车辆执行交通活动。
对用户层的建模，需要考虑人员流量和时间分配，以及对交通系统的相关行为进行描述。
用户层的建模是一个特别复杂的问题，包括了人群规模大小、上下班高峰时段、出行路线和行为规则的统计等多方面的细节和随机性因素。
贝叶斯合成控制法
贝叶斯合成控制法1.引言1.1 概述贝叶斯合成控制法是一种基于贝叶斯理论的控制方法，它通过对系统的不确定性进行建模和推断，实现对系统状态的准确估计与控制。
在传统的控制方法中，常常假设系统中的不确定性为常数或遵循特定的概率分布，但实际系统通常存在着更加复杂的不确定性，如环境噪声、参数变化等。
贝叶斯合成控制法通过引入贝叶斯推断的思想，能够更好地应对这些复杂的不确定性。
贝叶斯合成控制法的核心思想是在运用控制策略的同时，通过不断更新系统状态的估计值来适应系统的不确定性变化。
具体而言，该方法通过收集系统的观测数据和先验知识，使用贝叶斯推断的方法对系统状态进行估计，得到后验分布。
然后，利用该后验分布来设计控制策略，使得系统能够在不确定性环境中实现期望的性能。
贝叶斯合成控制法在许多领域都有广泛的应用。
首先，在机器人控制领域，机器人通常需要在不确定的环境中进行导航和定位。
贝叶斯合成控制法能够通过对机器人的观测和先验知识进行推断，得到机器人在环境中的位置和姿态信息，从而实现精确定位和导航。
其次，在金融领域，贝叶斯合成控制法可以用于股票市场的交易决策。
通过对观测数据和先验知识的推断，可以对市场的波动和趋势进行准确预测，并通过合适的交易策略实现收益的最大化。
此外，贝叶斯合成控制法还可以应用于网络安全领域。
在网络防御中，恶意攻击行为通常具有不确定性和复杂性，贝叶斯合成控制方法可以对系统的状态进行准确估计，并实时更新防御策略，提高网络的安全性和鲁棒性。
综上所述，贝叶斯合成控制法是一种强大的控制方法，能够应对实际系统中的复杂不确定性。
它在机器人控制、金融交易以及网络安全等领域具有广泛的应用前景，并为解决这些领域中的实际问题提供了新的思路和方法。
通过进一步的研究和探索，相信贝叶斯合成控制法将为各个领域的控制问题带来更加有效和可靠的解决方案。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构本文主要分为三个部分，包括引言、正文和结论。
model-based control 和 model predictive control -回复
model-based control 和model predictivecontrol -回复Model-based control和Model Predictive Control（MPC）是现代控制理论中两个重要的概念。
它们都基于系统的模型来实现对系统的控制，并在工业应用中得到广泛应用。
本文将逐步介绍Model-based control 和MPC的概念、原理、优缺点以及其在不同领域的应用。
一、Model-based control（基于模型的控制）Model-based control是一种基于系统模型来进行控制的方法。
它的基本思想是通过建立系统的数学模型，预测系统的响应，并根据预测结果实现控制。
Model-based control可以分为开环控制和闭环控制两种方式。
1. 开环控制：开环控制是指控制器输出信号仅根据输入信号进行决策，不考虑系统的状态或输出。
在开环控制中，系统的模型被用来预测系统的输出，并根据预测结果调整控制器的输出信号。
开环控制的一个典型应用是步进电机的控制，其中控制器根据输入信号控制电机的步进角度。
2. 闭环控制：闭环控制是指控制器输出信号不仅依赖于输入信号，还依赖于当前系统的状态或输出。
在闭环控制中，系统的模型被用来预测系统的响应，并根据响应调整控制器的输出信号。
闭环控制的一个典型应用是温度控制，其中控制器根据当前温度和设定值之间的误差来调整加热器的输出功率。
Model-based control的优点是可以提供对系统行为的准确预测，并且可以根据预测结果进行优化控制。
然而，它的缺点是对系统模型的准确性要求较高，且对于复杂系统的模型建立较为困难。
此外，Model-based control往往是一种离线计算的方法，所以在实时控制中可能需要进行一定的近似或简化。
二、Model Predictive Control（模型预测控制）Model Predictive Control是一种基于系统模型的高级控制方法。
交通流建模与交通管理系统设计
交通流建模与交通管理系统设计近年来，交通拥堵已经成为城市发展过程中面临的一个重大问题。
交通痛点问题困扰着城市居民的出行，造成了诸多不便。
为了缓解交通拥堵，交通流建模和交通管理系统成为解决交通问题的关键技术。
本文将围绕交通流建模和交通管理系统设计展开探讨，以期为解决城市交通问题提供参考。
交通流建模建模是研究某一问题时，对所研究对象进行抽象表示和数学描述的过程。
交通流建模是交通管理领域的一项核心技术，其目的是通过对交通流的建模与仿真分析，来实现对交通流状态的预测和交通管理方案的优化。
首先，交通流建模需要了解交通流的成因以及交通流的特征。
交通流的成因主要包括：交通需求、道路网络、车辆运行特性和交通管理等。
交通流的特征包括：交通流量、交通密度、车速等。
其次，交通流建模可以采用不同的方法进行建模，常见的交通流建模方法有微观模型、宏观模型和混合模型等。
微观模型主要侧重对个体车辆行驶过程的模拟。
宏观模型则主要关注道路网络中整体车辆流量的演化规律，从整个道路网络的角度对车辆流量进行描述。
混合模型则是将微观模型和宏观模型相结合，兼顾个体车辆行驶过程和道路网络整体车辆流量的演化规律。
最后，交通流建模需要进行仿真分析。
仿真分析是通过模型的使用，对交通流的演化和变化进行模拟和预测，从而实现对交通流的优化和管理。
仿真分析需要考虑遥感数据、作业数据、交通流数据和交通管理数据等多方面信息。
交通管理系统设计交通管理系统是一种综合的信息化平台，通过采集、处理、汇总、分析交通运行过程中所产生的各种数据信息，帮助交通管理者实时监控和控制交通运行状况，优化交通运行方案，达到提高交通运行效率和优化城市交通布局的目的。
交通管理系统设计需要考虑多种因素，主要包括以下几个方面。
一是采集和传输系统。
交通管理系统需要采集道路、车辆、人流等多种信息，而这些数据需要稳定、高效的传输通道来支撑。
因此，采集和传输系统的设计是一个至关重要的步骤。
二是数据处理和分析系统。
城市运输管理中的智能交通系统建模与优化
城市运输管理中的智能交通系统建模与优化随着城市发展和人口增长，城市交通问题已经成为全球性难题之一。
传统的交通管理手段已不再适应城市快速变化的需求，这就需要引入智能交通系统来进行建模与优化，以提高交通效率和减少交通拥堵。
智能交通系统建模是指根据城市道路网的拓扑结构和交通规划，建立起对城市交通运输系统进行描述和分析的数学模型。
通过城市道路的网络拓扑结构，可以将城市交通系统抽象为一个图论模型，通过节点和边的连接关系来描述交通网络中的各种交通要素，如道路、交叉口、车辆等。
利用数学模型可以进行交通流量的动力学模拟、交通信号灯的配时优化、路网效能评估等一系列交通管理工作。
在智能交通系统中，交通流量的建模是其中的核心问题之一。
交通流量可以通过传感器和智能设备收集，然后建立起交通流量的概率模型。
这可以通过交通流量预测模型来实现，预测模型可以根据历史数据和实时数据，利用统计学方法和机器学习算法进行交通流量的预测，以提前做出交通调控和道路改建的决策。
通过交通流量建模，可以更好地规划交通路线和控制交通拥堵，从而提高城市交通系统的运行效率。
智能交通系统中另一个重要的问题是交通信号灯的配时优化。
交通信号灯是城市交通流动和交通安全的关键。
利用智能交通系统可以对交通信号灯进行优化，使其更好地适应交通流量和道路状况。
通过交通信号灯的优化，可以减少交通拥堵和停车时间，提高道路通行能力和车辆平均速度。
交通信号灯的优化可以通过深度强化学习等算法进行，利用历史数据和实时数据对交通信号灯的配时进行优化，从而实现交通系统的最优化。
除了交通流量和交通信号灯的建模与优化，智能交通系统还可以进行路网效能评估。
路网效能评估是指对城市道路网的交通运输性能进行定量评价，以判断道路网络的通行能力和拥堵程度。
通过路网效能评估，可以发现城市道路中的瓶颈和堵点，并提出相应的交通管理措施。
路网效能评估可以通过多模态数据的分析和统计学方法进行，利用交通数据和测速系统的数据分析路网的运输效率。
实时交通检测与管理系统设计与建模
实时交通检测与管理系统设计与建模随着城市化进程的不断发展，交通问题成为了困扰城市发展的重要因素之一。
为了有效解决交通拥堵、优化交通流动性并提高道路安全性，实时交通检测与管理系统应运而生。
本文将介绍实时交通检测与管理系统的设计与建模，旨在改善城市交通状况，提升居民出行体验。
一、引言随着城市化的快速发展，城市交通状况愈发复杂。
道路拥堵、车辆堵塞、事故频发等问题给居民的出行带来了很大的困扰。
为了解决这些问题，实时交通检测与管理系统被广泛应用于城市交通运输。
二、实时交通检测与管理系统的设计1. 数据采集和传感器安装实时交通检测与管理系统的设计需要考虑数据的采集和传感器的安装。
可以利用摄像头、电子导航、地感器等多种手段来获取道路上的交通数据。
同时，需要合理安装传感器设备，以确保数据的准确性和实时性。
2. 数据处理与分析采集到的交通数据需要进行处理和分析，以提取有用的信息。
通过使用算法和模型，可以预测交通流量、车速、拥堵情况等指标，并提供实时的交通状态。
3. 实时交通信息的显示与传输设计一个交通管理系统的关键是将实时交通信息展示给用户。
可以通过交通指示灯、电子路牌、移动应用程序等不同的方式向用户传输实时交通信息，帮助其选择最佳的路线。
三、实时交通检测与管理系统的建模1. 车流量模型建立为了更好地了解交通拥堵的原因，可以建立车流量模型。
这样一方面可以预测交通流量的变化趋势，另一方面也有助于制定交通管理策略，以减少交通拥堵。
2. 车速模型建立车速模型可以帮助我们理解道路上的车辆运行情况。
通过建立车速模型，可以提取出交通流中的瓶颈区域，从而采取相应的措施，优化道路交通流动性。
3. 实时交通预测模型建立利用历史交通数据和实时监测数据，可以建立实时交通预测模型。
这个模型将基于交通特征和时空信息，预测未来一段时间内道路的交通状况，提供给交通管理部门以及司机等使用者。
四、实时交通检测与管理系统的应用1. 交通流量监测与预测实时交通检测与管理系统可用于交通流量监测与预测。
基于系统动力学的城市交通拥堵模拟与预测
基于系统动力学的城市交通拥堵模拟与预测城市交通拥堵一直是困扰城市发展和居民生活的热点问题。
如何快速准确地预测和缓解交通拥堵已经成为城市规划和管理者的一项重要任务。
针对这个问题，我来介绍一下基于系统动力学的城市交通拥堵模拟与预测。
一、背景随着城市化的加速和人口的增长，城市交通问题日益突出。
尤其是在高峰出行期间，交通拥堵问题更加突出，严重影响人们的生活和工作。
传统的交通预测方法往往存在精度低、时间成本高等问题。
因此，如何通过科学的方法快速准确地预测和缓解交通拥堵已经成为城市规划和管理者的一项重要任务。
二、系统动力学系统动力学是一种基于系统和控制论的系统分析和决策理论。
它主要应用于分析系统的结构、动力机制、系统行为和控制策略等方面，旨在解决复杂系统的动态问题和非线性问题。
三、基于系统动力学的城市交通拥堵模拟与预测基于系统动力学的城市交通拥堵模拟与预测主要分为以下几个步骤：1. 建立交通拥堵模型首先，需要建立交通网络模型，包括路段、路口、车辆、行人等元素。
在此基础上，结合城市交通数据和历史数据，建立交通拥堵模型，并进行参数估计和优化。
2. 分析交通流动性通过对交通流的分析，掌握交通流模型的特征和规律。
通过对交通流的监测与数据收集，可以分析出流的微观和宏观特征，如密度、速度、流量、停时等。
3. 模拟交通拥堵过程在交通网络模型的基础上，对城市交通拥堵过程进行建模和模拟。
利用科学的理论和方法，对交通拥堵过程和拥堵演化过程进行预测。
4. 评估交通系统性能通过对交通系统进行评价，对其运行效率和可靠性进行分析和预测。
评价指标包括交通流量、通行时间、车辆停留时间、交通事故发生率等。
5. 制定管理策略基于交通拥堵预测和评估结果，制定合理的交通管理策略，调整交通控制措施，以缓解交通拥堵和提高交通运行效率。
四、实践案例系统动力学法已经在城市交通管理领域得到了广泛的应用。
以北京市为例，通过对城市交通拥堵模型的建立和模拟，对北京市交通拥堵过程进行了分析。
交通流量模型建立与预测方法优化
交通流量模型建立与预测方法优化交通流量模型是研究交通运行状态和预测未来交通流量变化的重要工具。
通过建立准确的交通流量模型，可以为城市交通规划和管理提供有价值的参考和决策支持。
针对交通流量模型的建立与预测方法，本文将介绍常见的建模方法和预测技术，并探讨了优化模型的方法。
一、交通流量模型的建立交通流量模型的建立是对交通流量变化的描述和分析过程。
常见的建模方法包括传统方法和基于机器学习的方法。
1. 传统方法传统方法包括基于概率统计的方法和基于经验规则的方法。
基于概率统计的方法通过采集实际交通流量数据，进行统计分析和建模，以描述交通流量的分布和特征。
常用的方法包括回归分析、时间序列分析等。
基于经验规则的方法则是基于经验和专家知识进行模型的建立，常用的方法有交通工程师的经验模型和规则。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法利用人工智能技术，通过对交通流量数据的学习和训练，构建交通流量模型。
常见的方法包括人工神经网络、支持向量机、决策树等。
这些方法可以通过学习数据中的交通流量模式和规律，识别交通流量的变化趋势和影响因素。
二、交通流量预测方法的优化交通流量的预测是对未来一段时间内交通流量变化的估计和预测。
准确的交通流量预测可以帮助交通管理部门制定合理的交通控制策略和规划交通设施。
针对交通流量预测方法，本文将介绍两种常见的优化方法。
1. 数据优化数据优化是保证交通流量预测准确性的基础。
首先，需要对交通数据进行采集，包括车辆流量、速度和密度等信息。
然后，对数据进行预处理和清洗，去除异常值和噪声。
接下来，利用数据挖掘和特征提取方法，提取与交通流量相关的特征。
最后，选取合适的预测模型进行训练和应用。
2. 模型优化模型优化是提高交通流量预测准确性的关键。
一种常见的模型优化方法是参数调整和模型选择。
通过调整模型的参数，可以提高模型的拟合效果。
同时，根据实际情况和预测需求，选择合适的模型，可以提高预测的准确性。
另一种常见的模型优化方法是特征选择和模型集成。
城市交通路况预测与指导系统中的建模与分析
城市交通路况预测与指导系统中的建模与分析随着城市化进程的快速发展，交通拥堵成为城市发展面临的一个重要挑战。
为了提高交通效率和减少拥堵，研究和预测城市交通路况成为一项迫切的任务。
城市交通路况预测与指导系统的建模与分析是解决这一问题的关键环节。
本文将以此为主题，深入探讨城市交通路况预测与指导系统中的建模与分析。
城市交通路况预测与指导系统的建模主要包括交通流量预测模型、路况评价模型和交通指导模型。
首先，交通流量预测模型是城市交通路况预测与指导系统的核心组成部分。
它通过历史交通数据、天气数据、事件信息等多种影响因素，建立数学模型来预测未来的交通流量。
常用的交通流量预测模型包括基于统计学方法的时间序列模型、基于机器学习的回归模型和基于人工神经网络的模型等。
这些模型可以根据不同的数据特点和实际需求进行选择和优化。
其次，路况评价模型是用于评估当前道路交通状态的重要工具。
它可以通过交通监测设备获取的实时数据，如车速、密度和流量等，计算出道路的拥堵程度。
路况评价模型可以采用基于规则的方法、基于统计学方法或基于智能算法的方法来实现。
其中，基于智能算法的方法由于能够适应复杂的交通环境并具有较强的自适应性，越来越受到研究者和应用领域的关注。
最后，交通指导模型是为驾驶员和交通管理部门提供实时、准确的交通路况信息并提供最佳的交通路线选择的关键技术。
基于实时交通信息和预测模型的交通指导模型可以帮助驾驶员避开拥堵路段，选择最短时间和最少交通阻塞的路线。
这一模型可以通过交通指导系统向用户提供交通路线建议，并不断更新和优化路线。
除了建模，城市交通路况预测与指导系统还需要进行系统的分析和优化。
首先，需要对建模过程中所使用的数据进行质量分析和校正，以确保模型的准确性和可信度。
其次，模型的参数和算法需要进行调优，以提高预测和指导的准确性和效果。
此外，还需要对系统进行性能评估和优化，以确保系统的稳定性和可扩展性。
这些分析和优化步骤是建模过程不可或缺的一部分，可以提高系统的实用性和可靠性。
卡尔曼滤波和模型预测控制的作用
卡尔曼滤波和模型预测控制的作用下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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交通系统建模、估计与控制共94页
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
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39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
交通系统建模、估计与控制
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
高速公路交通流建模_王亦兵
短 文高速公路交通流建模王亦兵¹ 韩曾晋(清华大学自动化系,北京100084) 史其信(清华大学交通研究所,北京100084) 摘要 从流体动力学和随机过程角度研究高速公路交通流的动力学属性和统计特点,揭示一些复杂交通现象的本质.分析并比较几种高速公路交通流模型,指出模型的性质、特点与适用范围.最后,作几点评述.关键词:高速公路交通,交通流动力学,波动,激波,排队,点过程,稳定性分类号:U 491ON FREEWAY TRAFFIC FLOW MODELLINGWang Yibing Han Zengj in (Depar tm ent o f Autom ation,Tsinghua U niversity ,Beijing 100084) Shi Qixin(Transportation Research Institute,Tsing hua U niv ersity,Beijing 100084)Abstract This paper considers the kinetic and statistical pro perties o f free-w ay tr affic flow fro m the v iew po int of hydr ody namics and sto chastic process .Itreveals the nature o f som e com plex phenomena in freeway traffic .Several m odelsof freew ay traffic flow ar e analy zed and compared .T he characteristics and thescope of application of these m odels are also discussed .So me opinions o n freewaytraffic flo w modeling are g iv en in the end .Key words :freew ay traffic ,kinetics of traffic flow ,wave motion ,sho ckw ave ,queue ,point process ,stability0 引 言高速公路交通流的建模研究始于50年代.首先是美国经济数学家Wardr op 发表了一篇有关交通流理论的文章[1],首次从宏观统计角度明确给出车流量、车流密度、车辆的时间或空间平均速度的概念,为具体的模型研究奠定了基础.此后,学者们陆续提出几种描述高速公路交通流运动性态的模型.其中,确定性模型有微观跟驰模型[2～5]和宏观流体模型[7,8,12～16,38];随机模型有排队模型[21～23]和离散时间点过程模型[25～27].跟驰模型考察运动车辆的跟随行为,分析车辆(队)运动的稳定性[3～6].流体模型将高速公路交通流看作准流1998年6月 JO U R NA L O F SY ST EM S EN GI NEER IN G JU N.1998¹28岁,男,博士生.28,male,doco tor al st udent本文1996年8月26日收到.体,借助流体力学考察其运动的规律.该模型主要由连续性方程和动态车速-密度关系构成.其中,连续性方程是一个非线性偏微分方程.而动态速-密关系则大多是启发式方程[12～16,38].流体模型可用来设计高速公路的入口匝道控制器.随机模型中,排队模型是稳态模型,可用来解决某些静态优化问题;离散时间点过程模型则是动态模型,可用来估计高速公路交通流基本参数(速度、密度).本文主要讨论流体模型、排队模型和点过程模型,这些模型多用于解决高速公路交通控制、优化和估计问题.另外,本文还将简要讨论元胞自动机模型等其它模型[28～34].1 宏观流体模型1.1 连续性方程与交通动力波高速公路流¹在一定程度上具有流动、波动、激波、压缩及扩散等流体属性(关于交通流与理想流体的比较可参见文[38]).流体模型近似将高速公路交通流视为连续流,即将流量、速度和密度等集聚变量[15,16]视为时间和空间的连续函数.同时,流体模型研究车流运动的整体规律.集聚变量在特定的时空点上没有物理意义.假定集聚变量在各条车道上具有的相同分布,则可将高速公路交通流视为沿高速公路轴向运动的一维流体.由于集聚变量一般是时变的,故可进一步将高速车流视为一维非定常流.于是,对于一维高速公路流,可写出如下形式的输运方程和连续性方程(守恒方程) q (x ,t )=v (x ,t )õQ (x ,t )(1) 5Q (x ,t )5t +5q (x ,t )5x=0(2)其中Q 代表密度,q 代表流量,v 代表速度.该系统是一个非线性进化系统,于是有定理1[7] 若上述一维流体系统满足如下函数关系: q =q (Q ,x )(3)则该系统存在动力波,且沿特征系统 t =∫x 0d x c (Q ,x )+t 0(4)其中Q 为常量,c (Q ,x )代表波速.动力波的这种性质仅取决于连续性方程.注记1 在t =t 0附近,Q 有唯一的古典解Q (x ,t )∈C 1(8),且 Q (x ,t )=Q t -∫xd x c (Q ,x )(5)如果Q (x ,t )是系统的古典解,则其附近的微小摄动必满足 D (x ,t )=D t -∫x 0d xc (Q ,x )(6) 注记2 若式(3)不显含x ,则交通动力波的特征系统是一族斜率为c (Q )的直线,系统有行波解.如果一个观察者在这样的车流中以速度c (Q )行进,他将不会感受到流量与密度的变化[7,16].交通动力波本质上是非线性的,连续性方程揭示它的传播规律.若车流密度小于临界密・84・系 统 工 程 学 报 第13卷 第2期¹以下简称高速公路交通流为高速公路流度,则动力波沿高速公路交通流正向传播,高速公路交通流处于稳定态,运行通畅;反之,动力波反向传播,高速公路交通流处于不稳定态,将出现拥堵[6,7,16].1.2 激波连续性方程是一个非线性双曲方程,其Cauchy 问题通常只存在时间t 的局部古典解,即解在有限的时间内将出现断裂.力学称之为激波(shockw ave),数学称之为破裂(blow -up)[18].就高速公路流而言,不同速度的动力波相遇会产生激波,进而破坏车流速度和密度的时空连续性.激波是交通流运动中的不利因素,驾驶员遭遇激波时需减速行驶.雾天里,出现连锁追尾事故时的车辆碰撞点就相当于激波波阵面,它随时间逆车流运动.另外,高速公路瓶颈路段的车辆拥挤与消散、信号灯交叉口的车辆排队与消散都伴随着激波现象.交通激波是压缩激波,它通过不断吸收连续动力波来改变自身强度,其运动轨迹上任何一点都是两个连续动力波的相聚点.如果交通流在流场中均匀分布,一般不会形成激波.即使出现激波,随着动力波的速度逐渐趋于一致,激波也会因无动力波可供吸收而逐渐衰减,车流也相应趋于稳态[7].但由于车流不可能绝对均匀,激波总是存在的.激波与扰动是影响车流稳定性的主要因素[20].而车流的不稳定性往往表现为车辆拥堵[6,20].因此,提高均匀性、消除扰动源(驾驶员反应时间等人因素、车道数陡变等路况因素,违规车辆与行人等环境因素)是避免车流拥堵的重要途径.这也正是均质化控制[20]的基本思想.1.3 速度-密度关系车流速度随密度上升单调下降.这明显区别于一般流体,守恒方程不能充分解释这种现象[8,13].另外,不存在唯一的速度-密度关系,每条速-密曲线都有各自的适用范围[10].Ro ss 认为这是由于频繁超车换道行为使检测数据散布过宽[8];Prigo gine 则认为车流的实际速度分布总是趋向于一个均衡分布[29],而Ross 甚至认为存在一个均衡速度-密度关系[8],这样就能解释检测数据的弥散现象.May 曾提出一个通用的均匀各向同性(homo geneous)条件下稳态速度-密度关系[11] v (Q )=v f 1-Q Q maxl m (7)Papageorgio u 利用包含该公式的宏观模型设计高速公路的入口匝道控制策略[14～16].考虑到下游车流的密度变化经一定延时将对上游车流的速度造成影响.Pay ne 提出如下动态速度-密度关系[12] 5v 5t +v 5v 5x =v e (Q)-v -C Q 5Q 5x S -1(8)v e (Q )是稳态速度-密度关系.包含公式(8)的流体模型可以描述一般车流密度下的交通过程.Papag eor giou 、Kuhne 、Michalo poulos 、吴正等人又从不同角度对公式(8)加以改进或提出新的动态速-密关系,如考虑出入口匝道的影响、粘性效应、摩擦效应、车道数陡变带来的“阻尼效应”等.关于他们的工作可参见文献[13～16,38].1.4 流体模型流体模型由质量输运方程(1)、守恒方程(2)和速度-密度关系构成.需要指出几点:¹流体模型适于描述稠密高速公路交通流,因为这种车流更接近于流体.而自由流的检测数据往往表现为点过程,适于用随机方法处理.º该模型适于描述均匀稳态高速公路交通流[10,11].»动态速度-密度关系是一个启发式方程,特别需要实测数据予以校正.¼流体模型还不能完全解释拥挤、走停(go -and-sto p)、拥挤、堵塞及不稳定现象.・85・1998年6月 王亦兵等:高速公路交通流建模½如果研究高速公路入口匝道的流量控制[14～16],连续性方程可进一步写作 5Q 5t +5q 5x=f (x ,t )(9)由于偏微分方程很难处理,因而在利用流体模型求解高速公路入口匝道控制问题时总是先对宏观模型作空间离散化,得到一个差分微分方程.考虑到计算量、实时性的要求,再对模型作时间离散化处理.空间离散化步长$一般为500米,时间离散化步长T 为10～30秒.$选取过大会导致车流局域异质化;T 选取过大,系统则很难跟踪车流的动态变化.而$和T 选取过小又会使集结变量丧失物理意义.另外,差分格式选取不当也会使计算失稳或不收敛[9].高速公路交通控制研究常用的离散化模型有5个[14,16],两个稳态模型用于解决稳态优化问题.3个动态模型用于设计匝道反馈控制器[15,16].文[17]证明非线性的动态模型的参数是局域可辨识的.文[18]则将动态模型的参数辨识问题转化成一个非线性参数优化问题.2 随机模型2.1 宏观随机模型严格地讲,高速公路交通系统是随机系统,文[19]将非线性宏观流体模型线性化,再添加一个布朗运动项得到一个线性随机模型,然后利用半群理论求得此方程的弱解.该文指出,车流扰动构成平稳高斯过程.文[20]则尝试将布朗噪声引入一个简化的流体模型.该文指出,车流密度的扰动呈正态分布且概率密度函数具有无穷大支集,故车流密度终将以概率1收敛于堵塞密度.这说明,只要车流中存在扰动,且不采取措施,拥挤堵塞迟早会发生.该文还定性考察了宏观模型稳定平衡点的吸引域.2.2 排队模型按排队论的观点,交通拥挤是出行车辆依次等待使用某个(些)服务台(信号灯交叉口、道路瓶颈、高速公路入口匝道等)而产生的排队现象.尽管有关排队论的文献浩如烟海,但明确针对交通运输问题的却不多,这与其限制条件过强有关.比如,稳态排队模型排斥到达率的期望值大于平均服务率的情形,但在交通系统中这种情形(即流量大于道路通行能力)却屡见不鲜,而且往往就是问题的症结所在.另外,排队论多将串联多服务台问题视为特殊问题,处理时常假定每个服务台独立工作.但串联多服务台模型在交通问题中却很有代表性,而且往往要求实现多服务台的协同操作,如多个相继交叉口的灯色协调控制、多个入口匝道的流量控制等.文[21]考察入匝道口的车辆排队和入匝车辆的安全汇聚问题,即以高速公路主线车辆的平均时距为服务率,恰当选择入匝率使入匝车辆在匝道尽头能以较大的安全概率汇入主线流.文[22]研究高速公路的拥挤分流问题.从排队论的角度看,这是一个“最优顾客舍弃”问题.文[23]将具有多个出入口匝道的高速公路段视为一个串联多服务台系统,其中每个含有一对出入口匝道的子系统用M /M /1模型来表征.各子系统间存在较强的耦合作用,若约束条件过强,解析解不易求得.该文还定性考察了G/G/1串联多服务台情形.2.3 离散时间点过程模型上述排队模型多是稳态模型,而离散时间点过程模型则是动态模型.现代城市交通控制系统配有完善的车辆检测系统以获取实时车流信息.由于车辆检测信息往往构成点过程(point pro cess),人们自然想到利用离散时间点过程及相关理论(特别是鞅论)来解决交通・86・系 统 工 程 学 报 第13卷 第2期流建模、估计、控制等问题.70年代,Baras 曾利用离散时间点过程的最优非线性滤波方法在线估计信号灯交叉口的车辆排队长度[24],取得了很好的效果.文[25]根据多个检测器的触发顺序(对应行车路径)定义车流,并建立检测模型,再利用新息定理(Innovation T heorem )得到车流状态的最小方差估计.文[26,27]根据Doob-Meyer 分解定理在连续性方程中引入鞅作用项,然后利用鞅论方法解决高速公路交通流的估计与控制问题.点过程模型充分利用车流检测信息,相关数学理论也较为完备,可以从实践和理论两方面提高交通监控水平.但严密精巧的数学形式多少使交通工程人员望而却步.目前该模型及方法尚未很好地发挥作用.3 其它模型Prig ogine 从非平衡统计力学的角度提出一种描述多车道高速公路交通流速度分布函数进化的Boltzm an 模型[28,29].该模型考察超车、换道行为.探讨车流从自由态到稠密态乃至拥挤态的跃迁过程.该模型被视为跟驰模型和流体模型之间的“桥梁”.文[30]认为,高速公路交流流构成多体系统,可以利用生灭过程描述超车、换道现象.这些工作论证缜密,理论坚实,但变量繁多,难于计算,应用时缺乏可操作性.此外,文[31]从离散事件角度考查拥挤、堵塞及交通事故;文[32]最早注意到高速公路交通流中的混沌现象;文[33]从突变论角度探讨交通流建模;文[34]研究交通流的元胞自动机模型.这些都是颇有意义的尝试.4 几点评述高速公路交通流建模研究还很不完善,已有结果在实践中远未发挥出应有的作用.一些重要概念表述模糊,缺乏定量标准,如稳定性、均匀稳态车流等.下面作几点评述;1)稳定性是衡量车流运行状况的重要指标,一般认为车流拥堵是车流失稳的重要表现.目前既没有车流稳定性的严格数学定义,也缺乏统一的车流稳定性机理的结论,研究者只是从不同角度给出若干结果.¹交通工程师以临界密度衡量车流的稳定性,他们发现当车流密度超过临界密度,车流会很快莫名其妙地变得越来越拥挤,直到出现堵塞[6,16].似乎堵塞现象的出现具有某种突变性和不可逆性,堵塞态仿佛是一个“吸引子”.º最近Kerner [35]指出高速公路交通拥堵是“局部车辆群的自组织过程”.即使车流扰动忽略不计,车流拥堵也会自发地以某种确定方式出现,即“幽灵式拥堵”.»文[20]从概率和随机过程角度讨论交通拥堵及宏观模型稳定平衡点的吸引域.¼跟驰理论认为,跟随稳定性与驾车者的反应时间和敏感强度有关.人驾驶的车队本质上是不稳定的.另外,频繁的超车、换道也是车流失稳的诱因[36].½交通动力波理论将拥挤、堵塞看作波动现象.统计流体力学指出,流体密度充分大时长波扰动会导致不稳定[28].也有人将具有多个出入口匝道的高速干道上的车流类比成开放水渠中的不稳定流[37].2)宏观流体模型和微观跟驰模型是一维的,只适于描述均匀稳态车流.它们对超车、换道现象几乎无能为力.严格地讲,高速公路交通流是二维流体.因此,有必要研究二维模型.3)高速公路交通流流的动力学特性比较复杂,它具有“波粒二相性”.流体模型刻画其・87・1998年6月 王亦兵等:高速公路交通流建模波动属性;跟驰模型则描述其粒子属性(个体车辆间的相互作用).流体模型大致将车流模拟成低速气体,但仍存在许多不确定性[38].4)现有模型几乎没有专门考虑人因素的影响.交通系统同工业系统有着显著的差别,还涉及强烈的难以评估的人因素.这往往使我们不能很好地理解和管理交通对象.迄今为止,交通建模与控制与其说是一门科学还不如说是一门艺术.研究成果往往依问题的特殊性而定,而好的研究成果又时常同研究者的技巧相联系.另外,传统的数学模型有时不足以独立解决问题,模糊系统智能化方法也值得尝试[41].总之,交通问题是一个涉及许多非线性耦合关系的复杂大系统问题,处理这种问题人们时常感到很棘手,如同一位科学家所言,当我们试图拾起什么,我们总是发现它同宇宙中其它东西拴在一起.5 结束语城市交通拥堵早已令人触目惊心.几十年来,许多解决方案纷纷出台,兴建城市高速公路便是其中引人注目的一个.城市高速公路交通流和城市区域交通流差别较大,但与常见的市间高速公路交通流差别不大.这是由高速公路的结构特点和运行规则决定的.目前,国内许多省份都在兴建高速公路.一些大城市也在着手兴建城市高速公路(也称快速路).国外的经验表明,单凭兴建城市高速公路及其它交通设施并不足以解决城市交通拥堵问题.如果不能正确地理解、预测、调度和控制城市网络中的交通流,包括城市高速公路系统在内的整个城市道路交通系统同样会出现严重的“肠梗阻”.因此,城市高速公路建设应与高速公路交通流的研究同步进行,搞“两手抓”.目前,国内学者已在积极从事交通流建模研究[38～41],但还远远不够,希望更多的学者关注这一学科,也期望有关部门加大科研投入.参考文献1 War dro p J G.Some t heor etical aspects o f r oad tr affic r esearch.Pr oc.Instn Civ.Engr s.,1952;1:325～3622 P ipes L A.An o per ational a nalysis o f tr affic dy namics.J.A ppl.P hys.,1953;24(3):274～2813 G azis D G .Car -follow ing t heo ry of steady sta te tr affic follo w .O pns Res .,1959,7:499～5054 G azis D C.N o nlinear follo w -the-leader mo dels of tr affic fo llow.O pns.Res.,1961;9:546～5675 G azis D C.T raffic flo w tho ery.P ro c of the IEEE,1968;56(4):458～4716 F err ar i P .T he instabilit y o f moto rw ay traffic .T r ansp .Res ,1994;28B (2):175～1867 L ighthill M J,W hitham G B.F loo d mo vement in long river 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2.3 平滑估计
2.3 平滑估计
2.3 平滑估计
2.3 平滑估计
2.4 鲁棒估计方法
2.4 鲁棒估计方法
2.4 鲁棒估计方法
2.4 鲁棒估计方法
2.4 鲁棒估计方法
2.4 鲁棒估计方法
2.5 高速公路流量估计
2.5 高速公路流量估计
2.5 高速公路流量估计
2.5 高速公路流量估计
我国城市交通运输问题日益严重，交通拥挤、堵塞以及由其带来的交 通运行效率低下、能源浪费、城市环境污染的加剧等问题愈加严重，城市 交通管理已成为我国交通运输迫切需要解决的问题。
国内城市道路情况复杂，行人与非机动车辆违规比较严重，城市信号 控制模式和信号优化控制方法都不能照搬国外模式。
我国城市交通控制的观点： 1 交通网络信号协调控制的智能化综合交通体系结构与方法：按照交叉路 口、干线、区域和整个城市交通信号分级控制 2 交通流量信息的在线获取问题：图象信息 3 新型智能信号控制系统： 4 分级-协调体系结构下的交通信号控制问题；不同级优化： 5 综合性:综合考虑交叉路口、干道、区域、交通网络通行量、能力、安 全、环保、人性化等问题，以此作为系统评价指标，研究多级交通控制方 法。
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(12)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(13)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(14)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(15)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(16)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(17)
SDRAM
电源 时钟 电路 看门狗
GPS授 时
CF卡
USB 接口
仿 CPL
真
D
机
主控板
3.3 智能信号控制系统—西工大空管所信号控制系统
内容
国外
国内
新信号机
总体设计 不考虑非机动车辆和行 仅仅为定周期模式 考虑了非机动车辆、行人
思想
人情况
等其它情况
车流量检 测 控制方式
容错方式
通讯方式 价格
采用大量的环形线圈检 测
3.3 智能信号控制系统—西工大空管所信号控制系统
容错、绿冲突检 测电路
人机接口 驱动、绿检电路 交通信息采集板
相邻路口信号机
LON LON
上位 控制
机
LON 网络 通信
GPR S网 络通 信
RS232 通信 Lon通
信 CAN总 线通信
通信 方式 选择
TMS320C6713
扩展程序 区FLASH
交叉路口、干线、区域控制大都采用规划方法，后面再讨论。
3.3 智能信号控制系统
（一） 英国1交通控制器 1、 可扩展到40个信号灯组； 2、 信号周期可长达300秒； 3、 车辆检测线圈数达128个，有40组并行输入口； 4、 可与不同类型的检测器兼容，如线圈、雷达、红外线和视频等； 5、 应用当今先进的技术，内置高速 32处理器，掉电保护存储单元为
4.3 静态约束优化的应用实时车辆调度问题(2)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(1)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(2)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(3)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(4)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(5)
是最成功的静态系统，已经被世界上400多个城市所采用。但也存 在明显的不足：不能适应交通流的变化；若重新进行信号配时，需要重新 进行交通调查，费用较高；信号周期不进行优化，其信号配时方案仅仅是 局部最优解。
2、—绿信比、周期、相位差优化技术，是一种交通网络实时协调控制 的自适应控制系统。的模型与优化原理与相仿。但是方案生成式的控制系 统，通过安装在交叉口每条进口道最上游的车辆检测器采集的车辆到达信 息，联机处理，形成控制方案，连续实时调整周期、绿信比和相位差以适 应不同的交通流。 采用小步长渐近寻优方法，无需大的计算。
3.1 高速公路流量控制
3.2 城市交通流量控制
3.2 城市交通流量控制
3.2 城市交通流量控制
1、——交通网络研究工具，是一种脱机操作的定时控制系统，系统主 要由仿真模型和优化计算两部分组成。它将车辆延误时间和停车次数以加 权和的形式折合成总运行费用（），以总运行费用最小为系统的优化目标； 控制参数为绿信比与相位差，通过建立数学模型用“爬山法”进行离线优化 计算确定，再上机进行控制；周期为选择确定，即从事先确定的方案中通 过比较各运行指标选出最佳的周期。
记忆体； 6、 使用安全可靠：设计了安全保护电路，可安全避免设置的冲突； 7、 通过机的串口就可以进行设置； 8、 通过现有通信线路可提供远程控制和维护服务； 9、 硬件结构紧密，体积小，多层板设计，集成度高； 10、 设备连接接收器，可获得标准时间； 11、 需安装新的控制板时，可通过程序调整，不需设置跳线开关； 12、 每个灯控单元可支持4个信号灯组。
交通系统建模、估计与控制
1.1 交通系统模型描述
数学模型是反映动态系统内部变量之间、内部变量与外部变量之间关系的 数学描述，模型是仿真和控制的基础。仿真模型是否准确地描述了仿真对象， 模型结构是否正确，均是仿真和控制结果可信度的前提。
模型描述：数学模型、框图模型、逻辑模型、图象模型等 数学模型：解析模型、逼近模型。（线性、非线性） 交通系统模型通常都为非线性模型，复杂度高。 对航空、航天、潜艇、高速公路流量等模型描述较为准确，城市交通等其 它模型没有被大多数研究者认可。 非线性模型困难首先在于描述，维纳描述 模型结构辨识方法：侯选模型、输入设计、优选条件和优选算法、模型验 证等。
4.1 静态约束优化-非线性规划
4.1 静态约束优化-整数规划
4.2 动态系统约束下的优化
4.2 动态系统约束下的优化
4.2 动态系统约束下的优化
4.3 静态约束优化的应用随机用户和需求车辆路径问题
4.3 静态约束优化的应用多库房随机车辆路径问题
4.3 静态约束优化的应用实时车辆调度问题(1)
3.2 城市交通流量控制
由于采用了实时控制，获得了明显优于静态系统的效果，被很多国 家采用。的不足之处在于：相位不能自动增减，相序不能自动改变；需要 大量的车辆检测器，单个检测器的失效可能引起系统的崩溃；饱和流率的 校核未自动化，使现场安装调试时相当繁琐。
3、—悉尼协调自适应交通系统，采取分层递阶的控制结构。把收集到 的所有数据送到控制中心作为运行记录并用于脱机分析。路口控制器主要 是采集分析检测器提供的交通数据，并传送到地区主控制器。同时接受地 区主控制器的指令，控制本路口信号。采用地区级联机控制，中央级联机 与脱机同时进行的控制模式；以类饱和度（车流有效利用绿灯时间与绿灯 显示时间之比）综合流量最大为系统目标；无实时交通模型，控制参数为 绿信比、相位差和周期，其选取是从预先确定的多个参数中通过比较法确 定。
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(18)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(19)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(20)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(21)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(22)
4.3 静态约束优化的应用机场流量建模问题(23)
1/5
主要内容
建模问题
估计问题
控制问题
优化问题
静态约束优化 动态系统约束下的优化 静态约束优化的应用 动态系统约束优化的应用
4.1 静态约束优化
线性规划：
n
mifncjxj
j1
n
s.t.aijxj bi,i1,2,..m .,
j1
非线性规划：
minf F(x)
整数规划：
s.t. g(x)g 0
模型验证: 选用一系列与实验数据非类似条件下的实测数据检验。
1.2 模型优选条件
1.2 模型优选条件
1.3 模型优选算法
1.3 模型优选算法
1.4 模型验证
选用一系列与实验数据非类似条件下的实测数据检验； 选用不同模型结构检验； 检验模型阶次、
侯选模型的表达、 模型优选条件、 优选算法等 模型验证环节必不可少！ 18A飞行事故！
1.5 鲁棒辨识
1.5 鲁棒辨识
主要内容
建模问题
估计问题
控制问题
优化问题
推广滤波 含有参数的估计方法 平滑估计方法 鲁棒估计方法 高速公路流量估计
2.1 推广滤波
2.1 推广滤波
2.1 推广滤波
2.2 含有参数的估计方法
2.2 含有参数的估计方法
2.3 平滑估计
2.3 平滑估计
2.5 高速公路流量估计
2.5 高速公路流量估计
2.5 高速公路流量估计
2.5 高速公路流量估计
2.5 高速公路流量估计
主要内容
建模问题
估计问题
控制问题
优化问题
高速公路流量控制 城市交通流量控制 智能信号控制系统
3.1 高速公路流量控制
3.1 高速公路流量控制
3.1 高速公路流量控制
1.1 交通系统模型描述
侯选模型:与模型可能相关全部变量、能够描述可能出现的各种非线性。 输入设计:必须对可能出现的各种非线性充分激励(持续激励），
否则得到的模型就是特定意义下的简单模型！ 优选条件和优选算法:
建模判据应能使优选出的模型具有以下特点： ① 模型很好地拟合现有实验数据； ② 模型各项有明显的物理意义； ③ 模型能预测类似条件下的实测数据； ④ 在性能相当的条件下是最简化的（阶次最低）。
作为一种先进的交通控制系统，在世界上许多城市的交通控制中起 着重要的作用，但同时存在以下缺点：没有实时交通模型，而是根据类饱 和度和综合流量从既定方案中选择信号控制参数，限制了控制参数的优化 程度；选择相位差方案时，无车流实时信息反馈，可靠性低；无法检测到 排队长度，难以消除拥挤。