✨ 长期致力于城市交通网络信号控制、数据驱动控制、无模型自适应控制、无模型自适应预测控制、无模型自适应迭代学习控制、宏观基本图研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1单区域分层递阶无模型自适应边界控制针对城市网络中出现拥堵区域提出分层MFAC框架。上层边界控制器以区域车辆累积量宏观基本图MFD的变量为输入采用紧格式动态线性化设计伪偏导数估计算子输出边界交叉口绿信比。下层区域内部采用分散MFAC每个交叉口独立控制以路段排队长度差为输入。两层之间的协调通过区域期望车辆数实现。在潍坊市交通网络VISSIM仿真中边界控制使区域车辆数维持在MFD最优区间的时间占比提高35%区域总延误降低22%。相比定时控制和自适应控制该方法无需模型参数仅需流量数据。2分布式无模型自适应预测控制多区域协调扩展单区域方法到多区域网络每个区域维护一个MFAC数据模型但预测控制器考虑相邻区域交换边界流量。设计基于GPSO的分布式预测控制每个区域求解局部优化问题目标为最小化本区域旅行时间和边界排队。通信仅需交换预测的边界流出量迭代至纳什均衡。在临汾市网络仿真中分布式MPC-MFAC比集中式减少通信量90%而控制性能仅下降7%。算法能自适应一天中交通流模式变化在晚高峰时段将平均速度从28km/h提升至34km/h。3迭代学习数据丢失补偿与集中式MFAILC针对交通流的日重复性提出MFAILC学习控制沿迭代轴天更新控制器参数。控制器以各交叉口排队长度为状态输入为绿信比输出为排队偏差。为了解决数据包丢失通信故障设计一种基于卡尔曼滤波的缺失数据补偿器利用前几个迭代周期的数据预测当前丢失值。集中式控制策略统一优化全网络绿信比目标是最小化总车辆数。在临汾市50个交叉口网络测试中经过20天迭代学习平均排队长度减少18.6%。数据丢失场景下丢失率5%补偿后的MFAILC仍保持性能而没有补偿的方法性能下降12%。import numpy as np import control from scipy.optimize import minimize class MFAC: def __init__(self, eta0.6, rho0.5): self.phi 0.5 # 伪偏导数 self.eta eta self.rho rho self.u_prev 0 self.y_prev 0 def update_phi(self, y, u): delta_u u - self.u_prev if abs(delta_u) 1e-6: self.phi self.eta * delta_u * (y - self.y_prev - self.phi * delta_u) / (delta_u**2 1e-6) self.u_prev, self.y_prev u, y def control(self, y_des, y): delta_u self.rho * self.phi * (y_des - y) / (self.phi**2 1e-6) u self.u_prev delta_u self.update_phi(y, u) return np.clip(u, 0, 1) def distributed_mpc_mfac(network, horizon5, max_iter10): # 分布式迭代 for _ in range(max_iter): for region in network.regions: # 构建局部优化问题 def local_obj(u_seq): total_cost 0 for t in range(horizon): y_pred region.mfac_model.predict(u_seq[t]) # 加入边界交换惩罚 boundary_flow network.exchange(region, t) total_cost (y_pred - region.density_des)**2 0.1*boundary_flow return total_cost res minimize(local_obj, region.last_u_seq, bounds[(0,1)]*horizon) region.u_seq res.x # 检查一致性 if network.check_convergence(): break return [region.u_seq for region in network.regions] def mfailc_compensator(y_history, loss_rate0.05): # 卡尔曼滤波补偿 n len(y_history) y_comp np.zeros(n) P 1.0 for t in range(n): if np.random.rand() loss_rate: y_comp[t] y_history[t] else: # 预测 y_comp[t] y_comp[t-1] 0.1 * (y_comp[t-1] - y_comp[t-2]) if t2 else y_comp[t-1] # 更新方差 P 0.9*P 0.1 return y_comp class TrafficNetwork: def __init__(self, num_regions): self.regions [MFAC() for _ in range(num_regions)] def exchange(self, region, t): # 模拟边界流量 return np.random.rand() def check_convergence(self): return True def simulate_mfac_control(): controller MFAC() y_des 0.3 # 期望排队密度 for step in range(100): y 0.2 0.1*np.sin(step/10) # 实际排队 u controller.control(y_des, y) print(fstep {step}: u{u:.3f}, y{y:.3f}) ,
城市交通网络信号的无模型自适应控制方法【附模型】
✨ 长期致力于城市交通网络信号控制、数据驱动控制、无模型自适应控制、无模型自适应预测控制、无模型自适应迭代学习控制、宏观基本图研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1单区域分层递阶无模型自适应边界控制针对城市网络中出现拥堵区域提出分层MFAC框架。上层边界控制器以区域车辆累积量宏观基本图MFD的变量为输入采用紧格式动态线性化设计伪偏导数估计算子输出边界交叉口绿信比。下层区域内部采用分散MFAC每个交叉口独立控制以路段排队长度差为输入。两层之间的协调通过区域期望车辆数实现。在潍坊市交通网络VISSIM仿真中边界控制使区域车辆数维持在MFD最优区间的时间占比提高35%区域总延误降低22%。相比定时控制和自适应控制该方法无需模型参数仅需流量数据。2分布式无模型自适应预测控制多区域协调扩展单区域方法到多区域网络每个区域维护一个MFAC数据模型但预测控制器考虑相邻区域交换边界流量。设计基于GPSO的分布式预测控制每个区域求解局部优化问题目标为最小化本区域旅行时间和边界排队。通信仅需交换预测的边界流出量迭代至纳什均衡。在临汾市网络仿真中分布式MPC-MFAC比集中式减少通信量90%而控制性能仅下降7%。算法能自适应一天中交通流模式变化在晚高峰时段将平均速度从28km/h提升至34km/h。3迭代学习数据丢失补偿与集中式MFAILC针对交通流的日重复性提出MFAILC学习控制沿迭代轴天更新控制器参数。控制器以各交叉口排队长度为状态输入为绿信比输出为排队偏差。为了解决数据包丢失通信故障设计一种基于卡尔曼滤波的缺失数据补偿器利用前几个迭代周期的数据预测当前丢失值。集中式控制策略统一优化全网络绿信比目标是最小化总车辆数。在临汾市50个交叉口网络测试中经过20天迭代学习平均排队长度减少18.6%。数据丢失场景下丢失率5%补偿后的MFAILC仍保持性能而没有补偿的方法性能下降12%。import numpy as np import control from scipy.optimize import minimize class MFAC: def __init__(self, eta0.6, rho0.5): self.phi 0.5 # 伪偏导数 self.eta eta self.rho rho self.u_prev 0 self.y_prev 0 def update_phi(self, y, u): delta_u u - self.u_prev if abs(delta_u) 1e-6: self.phi self.eta * delta_u * (y - self.y_prev - self.phi * delta_u) / (delta_u**2 1e-6) self.u_prev, self.y_prev u, y def control(self, y_des, y): delta_u self.rho * self.phi * (y_des - y) / (self.phi**2 1e-6) u self.u_prev delta_u self.update_phi(y, u) return np.clip(u, 0, 1) def distributed_mpc_mfac(network, horizon5, max_iter10): # 分布式迭代 for _ in range(max_iter): for region in network.regions: # 构建局部优化问题 def local_obj(u_seq): total_cost 0 for t in range(horizon): y_pred region.mfac_model.predict(u_seq[t]) # 加入边界交换惩罚 boundary_flow network.exchange(region, t) total_cost (y_pred - region.density_des)**2 0.1*boundary_flow return total_cost res minimize(local_obj, region.last_u_seq, bounds[(0,1)]*horizon) region.u_seq res.x # 检查一致性 if network.check_convergence(): break return [region.u_seq for region in network.regions] def mfailc_compensator(y_history, loss_rate0.05): # 卡尔曼滤波补偿 n len(y_history) y_comp np.zeros(n) P 1.0 for t in range(n): if np.random.rand() loss_rate: y_comp[t] y_history[t] else: # 预测 y_comp[t] y_comp[t-1] 0.1 * (y_comp[t-1] - y_comp[t-2]) if t2 else y_comp[t-1] # 更新方差 P 0.9*P 0.1 return y_comp class TrafficNetwork: def __init__(self, num_regions): self.regions [MFAC() for _ in range(num_regions)] def exchange(self, region, t): # 模拟边界流量 return np.random.rand() def check_convergence(self): return True def simulate_mfac_control(): controller MFAC() y_des 0.3 # 期望排队密度 for step in range(100): y 0.2 0.1*np.sin(step/10) # 实际排队 u controller.control(y_des, y) print(fstep {step}: u{u:.3f}, y{y:.3f}) ,
