高速公路匝道优化控制策略：基于SVM与神经网络的对比

"高速公路转向快速路的匝道控制 (2011年)是一篇关于工程技术的论文，主要探讨了如何优化高速公路与城市快速路之间的匝道控制策略，以提高交通效率并减少拥堵。研究中，作者对比了支持向量机（SVM）和神经网络（ANN）的机理，并基于径向基函数设计了一种新的匝道控制律求解方法。" 本文首先指出了现有匝道控制研究中的不足，即多目标协调控制的缺乏。为解决这个问题，作者采用了排队论原理，提出了一种新的匝道排队模型，该模型关注单车累积等待时间，而非传统意义上的总体等待时间，从而能更准确地反映车辆的实际等待状况。 在入口匝道控制的目标函数中，论文选择了主线最大流量（qdown(k)）作为首要目标，同时考虑了主线入口阻塞对相邻道路的影响（l(k)）和匝道上车辆的公平性（Ts-Ts'）。这些因素共同构成了多目标协调控制问题的优化目标。通过设定适当的权重（Q, S, R），目标是最大化目标函数P。 接下来，文章引入了支持向量机（SVM）的概念，将其与人工神经网络（ANN）进行了对比。SVM是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析，其核心在于找到一个最优超平面来分割数据。相比之下，ANN模拟人脑神经元结构，通过训练调整权重以完成任务。在匝道控制问题中，SVM可能提供更优的决策边界，以确定合适的控制策略。 论文提出了一个控制状态方程（X(k+1)=f(X(k), r(k), D(k))），其中X(k)包含了主线流量、匝道拥堵状态和单车等待时间等关键信息，r(k)是控制输出，D(k)则代表了不确定的交通流入和流出。通过这个方程，可以预测系统状态的动态变化，并据此设计控制律r(k)。 仿真部分，作者使用了实际的高速公路联络线数据，在高密度交通条件下进行验证，并与其他控制方法做了比较。结果显示，提出的模型和算法在减少循环等待时间和提高交通效率方面表现更优。 这篇论文通过深入研究匝道控制的理论与方法，提供了一个理论上的优化解决方案，旨在改善城市交通网络中的拥堵问题，特别是高速公路与快速路之间的转换环节。这种创新性的研究对于提升城市交通管理的智能化水平具有重要意义。