lingo优化的交叉口信号实时配时非线性模型研究

"基于lingo的单个交叉口信号实时配时优化研究，旨在通过改进的非线性模型，利用lingo软件解决城市道路交叉口的交通信号实时优化问题，提高通行能力和减少延误时间。该研究对比了传统的Webster配时法，强调了实时配时在应对交通流量波动中的重要性。" 城市交通管理面临着日益增长的交通压力，特别是在交叉口，其通行能力直接影响整个城市的交通效率。基于lingo的单个交叉口信号实时配时优化研究，由何梅和许宏科共同进行，他们提出了一种创新的非线性模型，该模型能够更好地适应交叉口交通状况的变化。这个模型在通用交叉口模型的基础上，加入了交通流量相关的性能指标加权因子和时间损失动量因子，确保模型的实时响应性。 传统Webster配时法虽然广泛应用于定时点控，但无法实时调整以适应交通流量的变化，导致在交通流量波动大时效率下降。相比之下，该非线性模型能根据实时交通流量动态调整信号灯的周期、绿信比，旨在最小化车辆延误和起停次数，最大化通行能力。 为了实现这一目标，研究者运用lingo这一数学优化软件来解决非线性问题，对选定交叉口的交通流量数据进行建模和计算，得出最优的信号配时方案，包括周期时长、绿灯时间分配等。通过与Webster配时法的比较，证明了该非线性模型的合理性和有效性。 论文深入探讨了交叉口信号控制问题，分析了控制参数如周期、绿信比、延误时间等的影响，并指出在考虑信号灯转换和车辆起动时间损失的基础上，实时配时对于优化交通流至关重要。模型的建立不仅有助于提升城市交通效率，还有利于减少交通拥堵，提高行车安全，促进城市交通的可持续发展。 基于lingo的单个交叉口信号实时配时优化研究提供了一种有效的方法，解决了传统配时法的局限性，为城市交通管理提供了更加灵活和智能化的解决方案。这一研究对未来的交通信号控制策略设计和交通管理系统优化具有重要的理论指导和实践价值。