【摘 要】
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突发交通事故不仅会造成巨大的经济损失和人员伤亡,同时也造成了城市拥堵.快速路是城市道路的主动脉,直接影响整个路网的通行效率,因此研究事故情况下如何缓解快速路上的交通
【机 构】
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上海电科智能系统股份有限公司,上海200063
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突发交通事故不仅会造成巨大的经济损失和人员伤亡,同时也造成了城市拥堵.快速路是城市道路的主动脉,直接影响整个路网的通行效率,因此研究事故情况下如何缓解快速路上的交通拥堵具有现实意义.本文以宏观交通流模型MENTANET为基础,以总行程时间,匝道排队延误最小为目标,建立了事故下模型预测控制(MPC)框架,针对事故状态下的交通特征,对MENTANET做了相应修改,为提高模型预测的精度,本文提出了移动加权平均的方法对快模型预测控制进行反馈校正,从而形成了一个闭环控制系统.并利用遗传算法和SQP相结合的算法来求解构建的动态控制问题得到最优控制量.通过MATLAB仿真结果表明,本文所提出的控制策略能够明显减少事故状态下的总行程时间和匝道排队延误.
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