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《基于改進(jìn)粒子群算法的交通控制算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、摘要隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大和汽車保有量的不斷壯大，針對(duì)有限的城市交通資源和急劇增加的汽車數(shù)量，在保證交通流量合理有序的前提下，如何最大限度地發(fā)揮現(xiàn)有城市交通網(wǎng)絡(luò)的通行能力，是當(dāng)前交通控制研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。首先，本文針對(duì)粒子群算法存在局部最優(yōu)的問(wèn)題，將遺傳算法的交叉操作和變異操作引入粒子群算法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，詳細(xì)闡述了改進(jìn)粒子群算法的算法流程。四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)收斂圖對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在收斂速度和穩(wěn)定性方面，改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)于遺傳算法和粒子群算法。其次，為了提高交通流量控制和優(yōu)化的精度，將混沌理論引入PSO對(duì)LS-SVM的核參數(shù)和
2、懲罰系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇，提出一種ECLS-SVM交通流量預(yù)測(cè)模型。通過(guò)基于ECLS-SVM算法的單步、3步、5步和7步預(yù)測(cè)結(jié)果和不同模型的預(yù)測(cè)時(shí)間和預(yù)測(cè)均方誤差的對(duì)比結(jié)果可知，ECLS-SVM算法可以有效提高交通流量預(yù)測(cè)的精度和效率，對(duì)指導(dǎo)交通網(wǎng)絡(luò)資源的合理分配和規(guī)劃具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。在交通流量預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用粒子群算法實(shí)現(xiàn)城市單交叉路口和雙交叉路口交通信號(hào)燈的優(yōu)化控制，達(dá)到緩解城市交通擁堵的壓力和提高城市交通效率的目的。針對(duì)交通信號(hào)控制的具體實(shí)例，建立單交叉路口和雙交叉路口交通控制數(shù)學(xué)模型。再次，針對(duì)
3、標(biāo)準(zhǔn)PSO算法存在局部最優(yōu)和約束條件的問(wèn)題，運(yùn)用GA算法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO算法進(jìn)行改進(jìn)，之后將改進(jìn)的粒子群算法GA-PSO應(yīng)用于交通控制上。在單個(gè)交叉路口模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合以往交通控制模型，運(yùn)用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)交通控制算法進(jìn)行優(yōu)化并與未改進(jìn)的PSO算法進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的粒子群算法更優(yōu)。在此基礎(chǔ)上，研究雙交叉路口，建立交通協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，再運(yùn)用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)該模型進(jìn)行優(yōu)化，并與標(biāo)準(zhǔn)PSO算法進(jìn)行對(duì)比。最后，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)PSO和改進(jìn)的GA-PSO算法的交通控制算法對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)，引入交叉操作、變異操作的粒子群算法，可以增加全
4、局搜索能力，同時(shí)可以避免陷入局部最優(yōu)解。改進(jìn)的PSO算法較標(biāo)準(zhǔn)PSO算法在解決交通流量控制問(wèn)題的時(shí)候，完全避免了標(biāo)準(zhǔn)化誤差、統(tǒng)計(jì)不完善、局部收斂等問(wèn)題，能夠很好地實(shí)現(xiàn)交通流量最優(yōu)化控制。關(guān)鍵詞：粒子群算法，遺傳算法，交通流量控制，交叉操作，變異操作iAbstractWiththeconstantexpansionofcityscaleandthesharpincreaseofcarnumber,thekeyanddifficultpointincurrenttrafficcontrolfieldishowtomax
5、imizethecapacityofexistingurbantransportnetworkinthelimitedtrafficresourcetoensurethereasonabletrafficflow.Firstly,fortheproblemoflocaloptimuminparticleswarmalgorithm,thecrossoverandmutationoperationofgeneticalgorithmareintroducedPSOtoimproveit,andthestepsofim
6、provedPSOareelaborated.Thattheimprovedparticleswarmalgorithmissuperiortogeneticalgorithmandparticleswarmoptimizationintermsofconvergencespeedandstability.Secondly,inordertoimprovetheaccuracyofthetrafficflowcontrolandoptimization,chaostheory,appliedtoPSOisusedt
7、ogetthekernelparameterandPenaltycoefficientofLS-SVM.ThenECLS-SVMisproposedtopredicttraffic.ComparingthepredictedresultsofthestepsbasedonECLS-SVMalgorithmandthepredictedtimeandmeansquareerrorofalgorithmsofdifferentmodels,ECLS-SVMalgorithmcaneffectivelyimproveth
8、eaccuracyandefficiencyoftrafficflowforecasting.Ithasimportanttheoreticalsignificanceandpracticalvalueforrationalallocationandplanningoftrafficnetworkresources.Basedonthetrafficflow
