一种数据丢包情况下的交叉口排队长度均衡控制方法

摘要：

针对交通数据在传输过程中随机丢包造成交通拥堵的问题,提出一种新的交叉口排队长度均衡控制方法.考虑到交叉口交通控制的重复特性和强非线性,将无模型自适应迭代学习控制方案应用于交叉口排队长度控制中,通过实时调整各交叉口的信号配时方案来调节路口车辆的排队长度,实现各交叉口排队长度的均衡.针对道路交通网络控制中排队长度差值数据在传输过程中存在的丢包现象,将数据丢失现象描述为概率已知的伯努利序列,提出数据丢失情况下的补偿算法,即利用上次迭代的输出数据、伪梯度的估计值和控制输入差值对丢失数据进行补偿,解决存在数据丢包情况下多交叉口排队长度均衡控制问题.仿真结果表明,该方法在数据丢包的情况下迭代100次左右能够收敛于期望值并达到期望控制效果,验证了补偿算法的有效性.

关键词：交通拥堵、数据丢包、无模型自适应迭代学习控制、信号配时、排队长度均衡、补偿算法

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;河南省创新型科技团队项目;河南理工大学创新型科技团队项目

在线出版日期：2021-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：21-29