【摘 要】
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针对在城市交通信号控制中存在对交通流难以精确建模的问题,首先利用交通流的重复性特点,提出了一种基于迭代学习的城市交通信号控制方法,并证明了在不确定初态下迭代学习控
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针对在城市交通信号控制中存在对交通流难以精确建模的问题,首先利用交通流的重复性特点,提出了一种基于迭代学习的城市交通信号控制方法,并证明了在不确定初态下迭代学习控制算法的收敛性.其次,结合路网宏观基本图的特性分析了基于迭代学习的交通信号控制策略对路网交通态势的影响.结果表明,当迭代的初始状态在期望初态值的小范围内波动时,系统的跟踪误差仍能收敛到一个界内;通过对交通信号的迭代学习控制,路段的实际占有率能够逐步逼近期望占有率,从而使路网内的车辆密度分布更加均匀,确保交通流在更优的宏观基本图下运行,防止因车辆密
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