基于混合系统建模的非均衡城市路网关键节点动态智能交通控制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61663021
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    42.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Dynamic intelligent traffic control system is one of the key technologies to achieve coordinated control for different traffic control subsegment in whole district. It has an important guiding significance for realizing urban efficient intelligent traffic control. Traffic control strategies for disequilibrium road traffic network based on the hybrid system modeling is investigated in this proposal. One unified hybrid mathematical model is then developed for the traffic control system of key nodes, containing discrete dynamic, continuous dynamic and dynamic switching. By analyzing the controllability, observability, as well as the balanced state and stable structure of the system, the research work is to explore a model and method of intelligent transportation control, then to study the intelligent multi-mode switching control strategy, and finally to bring the evolution law of the disequilibrium road traffic system to light. The analysis and research on the performance of refactoring the disequilibrium traffic control network is finished on the basis of analyzing the transient response and stability within certain period of control allocation under the disequilibrium road network. Influenced by the topographic feature which is described as “one river between two mountains”, the actual traffic conditions of the traffic nodes and areas in Lanzhou shows the disequilibrium characteristic. This actual conditions taken into consideration, the aim is to use traffic control theory to simulate the studied algorithm. The research results will provide theoretical basis and technical support for such many fields as design and analysis of the intelligent transportation system, and the control technology of hybrid systems. At the same time, as well as provide scientific decision-making for local government, promoting the development of local economy.
动态智能交通控制系统是实现交通控制子区之间协调控制的核心关键之一,对于实现城市高效智能交通具有重要的指导意义。本课题主要研究混合系统建模的非均衡城市路网关键节点交通控制策略。对包含离散动态、连续动态和动态切换的关键节点交通控制系统建立统一的混合数学模型。在分析系统能控性、能观性、平衡状态类型及其稳态结构的基础上,挖掘智能交通控制的模型和方法,研究智能多模态切换控制策略,揭示非均衡路网交通系统的演化规律。通过分析非均衡路网条件下控制重分配的暂态响应过程和有限时间稳定性,对非均衡路网交通控制重构策略的性能进行深入研究。课题重点以“两山夹一河”地形特点的兰州市非均衡路网关键节点交通控制为主要研究对象。研究成果将为智能交通系统设计与分析、混合系统控制技术等众多领域提供理论基础和技术支持。同时,为地方政府在道路交通控制与管理方面提供科学决策,促进地方经济发展。

结项摘要

城市道路交通路网格局的形成和发展受制于城市历史变迁的演化惯性。路网中部分区域(节点)局限交通分布和交通网络分配,导致路网分布与交通需求匹配的非均衡特性,使得路网中部分区域(节点)交通矛盾更加突出。基于此,我们构建了离散/连续混合控制的非均衡路网关键区域(节点)智能交通控制系统方法,提出了一种基于交通流量时间序列多重分形特征的短时交通流量预测的新混合模型,对交通状态进行及时准确的预测;从导致兰州市交通拥堵的一系列因素入手,总结兰州市交通拥堵的主要因素为兰州市特殊的地形和混合交通量,为兰州市交通拥堵治理提供了明确的方向;首次通过小波分析,结合季节时序特征对短时交通流预测进行了深入的研究,实现了非均衡路网关键路段的交通流预测;利用组合预测模型考察了未来短期客流量的波动范围,提升了智能交通系统性能及静态交通设施利用率;采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通状态进行识别,依据路口交通状态,动态选择合适的模糊控制器结构,对其进行了多状态切换交叉口信号优化控制;采用混沌遗传算法在线优化模糊控制器参数,解决了多级模糊控制器不具备学习能力的问题;构建了基于多智能体的干线交通信号系统动态切换控制系统的结构框架,分别设计了交叉相位代理、开关控制代理和干线协调控制代理;根据Lyapunov稳定性理论,采用系统输入输出变量设计了一种模型参考自适应控制系统,并经过分析给出了改善系统起始阶段、动态过程性能以及系统抗干扰和抗过程参数等控制性能的方法;针对衡量信号交叉口交通运行状况的队列长度这个重要指标,建立了一种随机排队模型,以分析性地研究在仅允许的相位下共享车道上队列长度的变化。已完成项目的研究内容,项目执行期间,在Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,Applied Intelligence,Journal of Measurement Science and Instrumentation,IEEE ICISCE,IEEE IRCE,西北大学学报,控制工程等期刊和国际会议发表学术论文30篇,其中SCI、EI论文8篇,中文核心等22篇,获国家授权发明专利和实用新型专利3件。

项目成果

期刊论文数量(28)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(3)
基于物联网的地下停车场车辆引导系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    西华大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭展宏;马殷元;郭夜啼
  • 通讯作者:
    郭夜啼
基于人工鱼群的五岔路口交通信号优化控制
  • DOI:
    10.14107/j.cnki.kzgc.161296
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    控制工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤旻安;董海龙;程海鹏
  • 通讯作者:
    程海鹏
基于混合系统模型预测控制的列车优化运行
  • DOI:
    10.13238/j.issn.1004-2954.201805280004
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    铁道标准设计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王攀琦;汤旻安
  • 通讯作者:
    汤旻安
A multivariate short-term traffic flow forecasting method based on wavelet analysis and seasonal time series
基于小波分析和季节性时间序列的多元短期交通流预测方法
  • DOI:
    10.1007/s10489-018-1181-7
  • 发表时间:
    2018-04
  • 期刊:
    Applied Intelligence
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Hong Zhang;Xiaoming Wang;Jie Cao;Minan Tang;Yirong Guo
  • 通讯作者:
    Yirong Guo
基于CEEMD-RSVPSO-KELM的用户侧微电网短期负荷预测
  • DOI:
    10.19753/j.issn1001-1390.2020.18.012
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电测与仪表
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜涵潇;汤旻安
  • 通讯作者:
    汤旻安

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其他文献

基于改进ViBe算法的静态场景运动目标检测-CSCD期刊
  • DOI:
    10.3788/lop202158.1410011
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤旻安;王晨雨
  • 通讯作者:
    王晨雨
基于改进Canny算法与Hough变换的轨道图像边缘提取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    铁道标准设计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤旻安;王晨雨
  • 通讯作者:
    王晨雨
压缩感知中基于广义Jaccard系数的gOMP重构算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    山东大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张晓东;董唯光;汤旻安;郭俊锋;梁金平
  • 通讯作者:
    梁金平
基于坐标变换的风电变流器电压信号CS压缩方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    电子测量与仪器学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董唯光;张晓东;郭俊锋;汤旻安
  • 通讯作者:
    汤旻安
基于αβ变换的压缩感知风电变流器电压信号压缩方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    广西大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张晓东;董唯光;郭俊锋;汤旻安
  • 通讯作者:
    汤旻安

其他文献

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汤旻安的其他基金

基于共识主动性学习的城市电动汽车充电、行驶行为与交通网—配电网协同控制策略研究
  • 批准号:
    62363022
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    32 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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