基于模型预测控制的城市交通网络控制策略研究

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3.0 牛悦 2024-11-07 16 4 2.74MB 56 页 15积分

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摘要

交通控制是减少城市交通拥堵，缓解交通拥挤引起的一系列问题的有效方

法之一，为了减少网络范围的交通拥堵，需要先进的网络交通控制策略来协调

整个交通网络的交通控制措施。而传统基于上游线圈检测数据的网络交通控制

策略不能保证将来的控制效果，且在实际应用中，在线计算复杂度也是一个大

的挑战。研究基于模型预测控制的城市交通网络控制策略能够为将来的控制提

供决策支持，避免做出短视的决策，对提高城市交通网络控制效果，以及排解

交通拥堵等具有重要的理论应用价值。

论文首先分析了模型预测控制的概念、基本结构和控制原理，模型预测控

制主要由经典的三步组成：1）预测模型；2）滚动优化；3）反馈校正；并进一

步分析了模型预测控制优化时域和控制时域两个重要参数。

其次，提出了城市交通网络基本元素，在此基础上，建立了便于数学处理

的城市交通网络拓扑结构模型，该模型能够描述任何城市交通网络。接着在城

市交通网络拓扑结构的基础上，建立路口和路段宏观交通流模型，并对路口交

通流模型进行了拓展分析。

再次，根据模型预测控制原理，把路段交通流模型作为模型控制的预测模

型，对城市交通网络模型预测控制策略进行了设计。并进一步对路段交通流模

型进行了线性变换和改进，分别对基于他们的城市交通网络模型预测控制策略

进行设计。

最后，根据序列二次规划法的基本思想，对路段交通流模型进行了序列二

次规划算法求解设计，接着利用案例对路段交通流模型、线性变换后的模型以

及改进的模型进行了优化计算比较，证明线性变换后和改进后的路段交通流模

型具有更短优化计算时间，提高了城市交通网络模型预测控制的实时可行性。

然后从不同网络输入车流量、网络规模、预测时域对路段交通流模型和路口交

通流模型的在线计算时间进行了分析比较，并分析了他们的控制效果，作为一

个城市交通网络模型预测控制模型，路段交流模型具有更高的精度。

本文的研究成果在理论上实现了模型预测控制与城市交通网络控制的有效

结合，并为提高城市交通网络模型预测控制的实时可行性奠定了基础。

关键词：模型预测控制城市交通网络控制路口交通流模型路

段交通流模型序列二次规划法

ABSTRACT

Traffic control is one of the effective ways which reduce urban traffic

congestion, and alleviate a series of problems caused by the traffic congestion. In

order to reduce traffic congestion from a network-wide point of view, advanced

traffic control strategies are needed to coordinate traffic control measures throughout

traffic networks. However, traditional traffic network control strategy based on the

upstream detection data cannot guarantee the future effects of control. Furthermore,

the online computational complexity is also a big challenge if it is implemented in a

real-life traffic network. It is important theory value for studying on urban traffic

network control strategy based model predictive control, it can provide decision

support for future control, avoid short-sighted decision, improve the control effect of

urban traffic network and resolve traffic congestion.

In this paper, we firstly analyzed the concept, structure and principle of model

predictive control. Model predictive control is mainly composed of the classic three

steps: 1) prediction model; 2) Scroll optimization; 3) Feedback corrected; we further

analyzed the two important parameters of model predictive control, which are

optimization time-domain and controlling time-domain.

Secondly, we put forward the basic elements of urban transport network, based

on easy mathematical treatment of the urban transport network topology model, the

model is able to describe any urban transport network. Then, in the urban transport

network topology based on the establishment of road junctions and sections of

macroscopic traffic flow models, and junction traffic flow models expand the

analysis.

Again, according to the principle of model predictive control, the prediction

model for road traffic flow model as a model for the control of urban traffic network

model predictive control strategy design. On Road Traffic model and further linear

transformation and improvement, respectively, based on their urban transport

network model predictive control strategy design.

Finally, based on the basic idea of the sequential quadratic programming model

on Road Traffic sequential quadratic programming algorithm for the design, and then

take advantage of the case of road traffic flow model, linear transformation model

and the improved model optimized calculationIn comparison to prove the linear

sections transformed and improved traffic flow model the shorter optimization

calculation time and improve the urban traffic network model predictive control,

real-time feasibility. Then enter traffic flow from different networks, network scale

prediction horizon line calculation time of the road traffic flow model and

intersection traffic flow model were analyzed and compared, and analyzed the effect

of their control, as an urban traffic network model predictive control model , link

exchange model has higher accuracy.

In theory, the results of this research to achieve the effective combination of

model predictive control and control of urban traffic network, and laid the foundation

to improve the urban traffic network model predictive control, real-time feasibility.

Key Word: Model predictive control, Urban traffic network control,

Junction traffic flow model, Road traffic flow model, Sequential

quadratic programming

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ............................................................................................................... 1

1.1 研究背景及意义 ................................................................................................ 1

1.1.1 研究背景 .................................................................................................. 1

1.1.2 研究意义 .................................................................................................. 2

1.2 国内外研究现状 ................................................................................................ 2

1.2.1 国外研究现状 .......................................................................................... 2

1.2.2 国内研究现状 .......................................................................................... 3

1.3 研究目标和内容 ................................................................................................ 4

1.3.1 研究目标 .................................................................................................. 4

1.3.2 研究内容及论文结构安排 ...................................................................... 4

1.4 研究技术路线 .................................................................................................... 5

1.5 本章小结 ............................................................................................................ 6

第二章模型预测控制基本理论 ................................................................................. 7

2.1 引言 .................................................................................................................... 7

2.2 模型预测控制的概念 ........................................................................................ 7

2.3 模型预测控制基本结构 .................................................................................... 7

2.4 模型预测控制基本原理 .................................................................................... 8

2.4.1 预测模型 .................................................................................................. 8

2.4.2 滚动优化 .................................................................................................. 8

2.4.3 反馈校正 .................................................................................................. 9

2.5 模型预测控制的重要参数 ................................................................................ 9

2.5.1 优化时域 Np ............................................................................................. 9

2.5.2 控制时域 Nc ............................................................................................. 9

2.6 本章小结 .......................................................................................................... 10

第三章城市交通网络宏观交通流模型 .................................................................... 11

3.1 城市交通网络基本元素 ................................................................................... 11

3.2 城市交通网络拓扑结构模型 .......................................................................... 12

3.3 路口交通流建模 .............................................................................................. 14

3.3.1 变量的定义 ............................................................................................ 15

3.3.2 模型的建立 ............................................................................................ 16

3.4 路口交通流模型的拓展 .................................................................................. 18

3.5 交通控制信号模型 .......................................................................................... 19

3.6 路段交通流建模 .............................................................................................. 20

3.6.1 变量的定义 ............................................................................................ 21

3.6.2 模型的建立 ............................................................................................ 22

3.7 本章小结 .......................................................................................................... 24

第四章基于模型预测控制的城市交通网络控制策略研究 ................................... 25

4.1 城市交通网络模型预测控制基本原理 .......................................................... 25

4.2 基于模型预测控制的城市交通网络控制策略设计 ...................................... 26

4.2.1 交通流预测模型 .................................................................................... 26

4.2.2 优化问题 ................................................................................................ 27

4.2.3 滚动时域 ................................................................................................ 27

4.3 交通流模型的线性变换 .................................................................................. 27

4.3.1 变换规则 ................................................................................................ 28

4.3.2 模型混合整数线性变换 ........................................................................ 28

4.3.3 模型同步性变换 .................................................................................... 30

4.3.4 路段延误时间假设 ................................................................................ 31

4.4 基于线性变换后交通流模型的城市交通网络模型预测控制 ...................... 31

4.5 交通流模型的改进 .......................................................................................... 32

4.6 基于改进后交通流模型的 MPC 控制器设计 ................................................ 33

4.7 本章小结 .......................................................................................................... 33

第五章基于模型预测控制的城市交通网络控制案例分析 ................................... 35

5.1 序列二次规划法在路段交通流模型中的应用 .............................................. 35

5.1.1 序列二次规划法的基本思想 ................................................................ 35

5.1.2 路段交通流模型的序列二次规划法求解流程 .................................... 35

5.2 案例分析 .......................................................................................................... 37

5.3 路口交通流模型与路段交通流模型的在线优化比较 .................................. 41

5.4 本章小结 .......................................................................................................... 45

第六章结论与展望 ................................................................................................... 46

6.1 主要研究成果 .................................................................................................. 46

6.2 论文创新点 ...................................................................................................... 46

6.3 研究展望 .......................................................................................................... 47

参考文献 ........................................................................................................................ 48

第一章绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

交通控制是减少城市交通拥堵和缓解交通拥挤引起的一系列问题的有效方法

之一，为了减少网络范围的交通拥堵，需要先进的交通控制策略来协调整个交通

网络的交通控制措施。

对于城市交通网络控制，现有比较熟知的自适应协调控制策略有 SCOOT[1-2]

系统和 SCATS[3]系统，它们已经在世界各个城市得到了广泛的应用[4]。SCOOT 和

SCATS 都是基于分布在多级递阶系统结构测得的当前交通状态的动态交通控制

策略，结果表明，在实际交通网络中，它们能够起到有效的作用。然而，SCOOT

和SCATS 系统更关注于动态交叉口控制器，且仅仅考虑局部相邻的几个交叉口。

在上世纪八十年代至九十年代之间，出现了大量基于简单交通模型的优化控

制策略，例如 OPAC[5]、PRODYN[6]、CRONOS[7]、RHODES[8]和MOTION[9]等，

基于交通模型，它们能够预测交通网络将来的交通行为。利用交通预测模型，控

制策略能够保证随其控制决策在临近将来的一个交通网络区域内取得较好的控制

效果。然而，这些控制方法用到的模型主要是基于上游线圈测得交通数据的简单

交通模型，这在一定程度上限制了对将来的控制效果，而且这些控制策略被应用

到城市交通网络中时，在线计算复杂度是将会遇到的一个现实问题[4]。

这样，能避免部分在线计算复杂度的协调交通感应控制策略被提出。对于一

个城市交通网络区域，UTOPIA/SPOT[10]是一个利用简单局部交叉口控制器和一个

中心控制器的递阶系统，中心控制器利用城市交通网络模型优化其整个区域的控

制行为，局部控制器仅基于局部信息做决策，但利用一个惩罚条件以保证局部决

策不会偏离中心决策太远。因此，UTOPIA/SPOT 避免了部分在线计算负荷，但

同时产生了局部最优解。

为了控制城市交通网络，基于熟悉简单的存储向前模型的 TUC[11-12]

（Traffic-responsive Urban Control）被提出，TUC 设计了一个基于存储向前模型

的离线反馈调节器，通过反馈实时可测的交通状态，利用其反馈控制规则获取在

线的交通信号。因此，TUC 策略通过移动时间消耗离线优化有效减少了在线计算

复杂度。然而，当实际交通条件改变时，其反馈控制规则需要根据当前新的交通

条件重新设计，如果这样太频繁也会导致计算复杂。而且近来比较多的城市交通

控制和仿真系统已经被提出[13-14]。

近年来，一些能够描写整个城市交通网络交通动态的宏观城市交通模型已经

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摘要：

摘要交通控制是减少城市交通拥堵，缓解交通拥挤引起的一系列问题的有效方法之一，为了减少网络范围的交通拥堵，需要先进的网络交通控制策略来协调整个交通网络的交通控制措施。而传统基于上游线圈检测数据的网络交通控制策略不能保证将来的控制效果，且在实际应用中，在线计算复杂度也是一个大的挑战。研究基于模型预测控制的城市交通网络控制策略能够为将来的控制提供决策支持，避免做出短视的决策，对提高城市交通网络控制效果，以及排解交通拥堵等具有重要的理论应用价值。论文首先分析了模型预测控制的概念、基本结构和控制原理，模型预测控制主要由经典的三步组成：1）预测模型；2）滚动优化；3）反馈校正；并进一步分析了模型预测控制优...

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