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申请/专利权人：太原理工大学

摘要：本发明涉及城市交通信号控制领域，尤其涉及一种动态平衡城市多子区交通负荷的迭代学习边界控制方法。包括以下步骤，S100：选取待研究的城市路网区域，采集路网数据并进行分析；S200：在选定城市路网内部划分交通子区，根据搜集到的路网数据建立每个控制子区的宏观基本图；S300：分析车流量出入子区边界情况，建立子区交通流模型；S400：对各个子区实行边界控制，根据城市交通流重复性特性构建迭代学习控制模型，得到迭代控制方案并设置信号配时策略。本发明综合考虑多个子区之间的车辆流入流出情况以及子区与路网边界间的车流量，提高迭代学习控制效率，提高系统鲁棒性，使得边界控制表现出实时性及最优性特点。

主权项：1.一种动态平衡城市多子区交通负荷的迭代学习边界控制方法，其特征在于：包括以下步骤，S100：选取待研究的城市路网区域，采集路网数据并进行分析；S200：在选定城市路网内部划分交通子区，根据搜集到的路网数据建立每个控制子区的宏观基本图；S300：分析车流量出入子区边界情况，建立子区交通流模型；所述S300中子区交通流模型为， 其中，为第k个采样时刻子区i的内部车辆数，单位为veh；为控制周期，单位为s；为第k个采样时刻相邻子区m向子区i输入的流量，单位为vehh；为第k个采样时刻路网边界向子区i输入的流量，单位为vehh；为第k个采样时刻子区i向子区m输出的流量，单位为vehh；为第k个采样时刻子区i向路网边界输出的流量，单位为vehh；为子区i内部交通发生源或消散源产生或减少的流量，单位为vehh；S400：对各个子区实行边界控制，根据城市交通流重复性特性构建迭代学习控制模型，得到迭代控制方案并设置信号配时策略；S400的具体过程为，S401：根据车辆数守恒原则建立路网的状态空间表达式，并将迭代学习控制引入子区交通流模型中得到迭代学习控制模型，在迭代学习控制模型中，第n次迭代时子区的状态方程为： 其中，表示系统的状态变量；表示系统的输入变量；表示系统的输出变量；A为单位矩阵；B为输入矩阵；C为输出矩阵；D为状态扰动矩阵；系统的跟踪误差为： 其中，表示系统的期望输出；表示系统的输出扰动；S402：对划分后的子区设置迭代学习控制率，子区与外围边界处为开闭环PD型，记作1，子区内侧边界处为P型，记作2： 其中，为第n次迭代的控制输入饱和函数；为微分学习增益；，为比例反馈学习增益；为第n次迭代时的系统跟踪误差；S403：对迭代学习控制模型进行迭代计算，第一次迭代时采用路网子区原有的信号配时方案，从第二次迭代开始与前次采集的累计车辆数进行比较得到当前系统的输入变量，利用上面得到的迭代学习控制率，经过多次迭代学习控制后，计算出能使各个子区内的累计车辆数跟随期望输出的控制输入，从而保证受控子区处于稳定运行状态，各个子区交通负荷动态平衡于整体路网。

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