智能交通
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六、模型视图
该交通信号模型还有如下假设前提：
1、 系统车辆同质。模型中只考虑机动车行驶因素，车辆速度、加速度等指标相同，车辆行驶规则一致。
2、 交通信号每种信号时间设定最小开放时间。任何一种交通信号所分配的时
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间都由最小时间和动态延长时间相加所得，这样可以保证任何方向的车流都能够分配一定时间份额使车辆通过，维护分配公平原则。
3、 交通信号变换周期固定，系统控制算法只在固定的周期时间里进行动态调整。
七、控制方法
控制算法的目的是是车辆快速通过路口，不引起过分堵塞和过长时间的等待。该算法引入综合流量指标对交通进行量化描述。并以该指标为中心设计具备自适应控制能力的信号算法。通过Netlogo仿真平台进行仿真实验。 1、路口模型和问题假设
模型路口的环境设置为十字交叉口路口环境。同时有如下假设前提： 1）系统车辆同质。模型只考虑机动车行驶因素，忽略自行车和行人参与因素。车辆速度、加速度指标相同，车辆行驶规则一致。
2）所有路口交通信号灯红绿灯的时间相等。 2、流量指标的设计 s=等待车辆/平均车速 3、自适应控制算法
根据流量指标来判断是否需要进行时间调整。在此次仿真中，当R>400时，延长该路口南北方向的绿灯时间。
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时间分配流程图
八、实验仿真及结果
仿真结果如下图所示：
图1 采用了该算法
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图2 未采用该算法
由两图比较可知：在经过clok=495后，未采用该算法的车辆评价速度和平均等待时间均大大增加。
九、总结
本次实验，意在通过了解重庆市内环及以内的交通现状，并根据调查和分析建立重庆市内环及以内的交通模型。仿真比较控制算法对于交通状况的改进有何影响。由于能力、时间所限，本次研究建立的重庆交通模型，是参考其他已有模型，并在其基础上进行改进，从而得到比较符合重庆交通情况的模型。将控制算法接入模型平台进行仿真是我们这次研究的创新点。现在虽然对交通模型的建立及交通灯的控制算法的研究都已经有了较深层次的探索，但两者的结合仍未有研究。在这次研究中我们小组每一同学都做到了自己去找资料去想去研究，提高了很多方面的能力。在研究开始的前期，对这个题目就没有多少了解，但是通过大家的共同努力，慢慢我们开始熟悉，有了自己的想法和操作。在建模期间遇到了很多的问题，也是通过大家的共同努力去克服的。通过这次的设计我们真的学到了很多课本上没有的东西。然而交通系统是一个时变、随机的不稳定系统，对其研究有着相当大的难度，我们的研究仍是比较基础的，还有着很多改进的地方，对交通系统的研究必须是一个持续的过程
参考文献？
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