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基于TdPN的中小流量交叉口信号控制研究汇报人：2024-01-21

目录contents引言TdPN模型理论基础中小流量交叉口特性分析基于TdPN的中小流量交叉口信号控制方法实例应用与验证结论与展望

引言01

城市交通拥堵问题日益严重，交叉口是城市交通网络中的瓶颈之一，对交叉口进行信号控制是缓解交通拥堵的有效手段。中小流量交叉口作为城市交通网络中的重要组成部分，其信号控制对于提高城市交通运行效率具有重要意义。基于TdPN（TrafficDemandPredictionNetwork）的中小流量交叉口信号控制研究，旨在通过预测交通需求，优化信号控制方案，提高交叉口通行效率，缓解城市交通拥堵问题。研究背景和意义

国内研究现状国内在交叉口信号控制方面已有一定的研究基础，但主要集中在大型交叉口和主干道信号控制方面，对于中小流量交叉口的信号控制研究相对较少。国外研究现状国外在交叉口信号控制方面研究较早，形成了较为完善的理论体系和实践经验，其中基于机器学习和深度学习的信号控制方法逐渐受到关注。发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，基于数据驱动的交叉口信号控制方法将成为未来研究的热点。同时，随着车路协同、自动驾驶等技术的逐步应用，交叉口信号控制将实现更加精细化、智能化的发展。国内外研究现状及发展趋势

本研究将基于TdPN模型，对中小流量交叉口的交通需求进行预测，并结合实际交通情况，设计优化的信号控制方案。具体内容包括交通数据采集与处理、TdPN模型构建与训练、交通需求预测、信号控制方案设计与优化等。研究内容本研究将采用深度学习、机器学习等人工智能方法，构建TdPN模型进行交通需求预测；同时，运用交通工程理论和方法，对中小流量交叉口的信号控制方案进行优化设计。通过仿真实验和实地测试等方法，对所提出的信号控制方案进行验证和评估。研究方法研究内容和方法

TdPN模型理论基础02

03交通波理论解释交通波的形成、传播及其对交通流的影响，为信号控制策略提供理论依据。01交通流基本特性阐述交通流中的车辆数量、速度和密度等基本参数及其相互关系。02交通流模型介绍跟驰模型、流体动力学模型等交通流理论模型，并分析其在交叉口信号控制中的应用。交通流理论

信号控制基本概念阐述信号控制中的周期、绿信比、相位差等基本概念及其意义。信号控制参数优化探讨如何根据交通流特性对信号控制参数进行优化，以提高交叉口通行效率。信号控制算法介绍定时控制、感应控制、自适应控制等信号控制算法的原理及优缺点。信号控制原理

模型构建流程详细阐述TdPN模型的构建流程，包括数据收集、模型假设、变量选择、模型建立等步骤。参数设置及优化探讨如何根据交叉口实际情况对TdPN模型参数进行设置及优化，以提高模型的预测精度和实用性。TdPN模型概述简要介绍TdPN模型的基本原理和构建方法。TdPN模型构建及参数设置

中小流量交叉口特性分析03

交叉口形状中小流量交叉口形状多样，包括十字形、T形、Y形等，不同形状对交通流有不同的影响。进口道数量进口道数量决定了交叉口的通行能力，中小流量交叉口通常具有较少的进口道。转弯半径转弯半径的大小影响车辆转弯的难易程度，进而影响交叉口的通行效率。交叉口几何特性

中小流量交叉口的交通量相对较小，但波动较大，高峰时段易出现拥堵现象。交通量车速分布受交叉口几何特性和交通信号控制的影响，中小流量交叉口的车速分布通常较为离散。车速分布中小流量交叉口的交通组成复杂，包括机动车、非机动车和行人等，不同交通方式的相互干扰较大。交通组成010203交通流特性

常见问题当前中小流量交叉口的信号控制存在一些问题，如信号配时不合理、绿信比设置不当、行人过街时间不足等。解决方案针对这些问题，需要研究更加合理的信号控制策略，如优化信号配时方案、提高绿信比、设置行人过街安全岛等。信号控制需求中小流量交叉口需要合理的信号控制方案来保障交通安全、提高通行效率。信号控制需求与问题

基于TdPN的中小流量交叉口信号控制方法04

交通流预测利用历史交通流数据和实时交通流信息，构建交通流预测模型，预测未来一段时间内的交通流状态。信号配时方案调整根据预测的交通流状态，动态调整信号灯的配时方案，以优化交叉口的通行效率。基于实时交通流信息的感知通过交通流检测器收集交叉口各进口道的实时交通流信息，包括流量、速度、占有率等。控制策略设计

初始配时方案生成基于交叉口几何设计、交通流特性等因素，生成初始的信号配时方案。多目标优化模型构建考虑通行效率、延误、停车次数等多个优化目标，构建多目标优化模型。优化算法设计采用遗传算法、粒子群算法等优化算法，对配时方案进行优化求解，得到最优配时方案。配时方案生成与优化030201

利用交通仿真软件，搭建交叉口仿真模型，模拟实际交通流运行状况。仿真实验设计选取通行效率、平均