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物流网站的功能与特色,研究生做家教什么网站,广州网站定做教程,村网站建设计划书公交优先控制系统仿真 在交通信号仿真软件中#xff0c;公交优先控制系统#xff08;Bus Priority Control System, BPCS#xff09;是一个重要的模块#xff0c;它旨在通过优化交通信号的控制策略#xff0c;提高公交车的通行效率#xff0c;减少公交车的延误时间。本节…公交优先控制系统仿真在交通信号仿真软件中公交优先控制系统Bus Priority Control System, BPCS是一个重要的模块它旨在通过优化交通信号的控制策略提高公交车的通行效率减少公交车的延误时间。本节将详细介绍如何在仿真软件中实现公交优先控制系统的原理和具体操作步骤。公交优先控制的基本原理公交优先控制的基本原理是通过调整交通信号的相位和时序为公交车提供优先通行权。这可以通过以下几种方式实现延长绿灯时间当公交车接近交叉口时延长当前绿灯相节的时间使公交车能够顺利通过。提前启动绿灯当公交车接近交叉口时提前启动下一个绿灯相节减少公交车的等待时间。插入专用相位在交通信号的相位序列中插入一个专用的公交相位确保公交车在特定时间内通过交叉口。信号协调通过协调多个交叉口的信号时序使公交车在连续的交叉口上获得顺畅的通行。这些控制策略可以通过检测公交车的位置和速度结合实时交通数据动态调整信号灯的控制参数。接下来我们将详细介绍如何在仿真软件中实现这些策略。公交车辆检测与数据采集为了实现公交优先控制首先需要准确地检测公交车的位置和速度。这可以通过以下几种方式实现感应线圈在公交车道上安装感应线圈当公交车通过时感应线圈会触发信号记录公交车的位置和速度。视频检测器使用视频检测器捕捉公交车的图像通过图像处理技术识别公交车的位置和速度。RFID标签在公交车上安装RFID标签通过读写器读取标签信息确定公交车的位置和速度。GPS定位利用GPS定位系统实时获取公交车的位置和速度信息。在仿真软件中我们可以模拟这些检测设备的工作原理获取公交车的实时位置和速度数据。示例使用GPS定位模拟公交车辆检测importnumpyasnpimportpandasaspd# 模拟公交车位置和速度数据defsimulate_bus_data(num_buses,num_steps,step_time,max_speed): 模拟公交车的位置和速度数据。 参数: num_buses (int): 公交车的数量 num_steps (int): 模拟的步数 step_time (float): 每步的时间秒 max_speed (float): 公交车的最大速度米/秒 返回: pd.DataFrame: 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame bus_datapd.DataFrame(columns[BusID,Step,Position,Speed])forbus_idinrange(num_buses):position0speednp.random.uniform(0,max_speed)forstepinrange(num_steps):positionspeed*step_time speednp.random.uniform(0,max_speed)bus_databus_data.append({BusID:bus_id,Step:step,Position:position,Speed:speed},ignore_indexTrue)returnbus_data# 参数设置num_buses5num_steps100step_time1.0max_speed15.0# 生成模拟数据bus_datasimulate_bus_data(num_buses,num_steps,step_time,max_speed)# 查看生成的数据print(bus_data.head())数据处理与分析获取到公交车的位置和速度数据后需要对这些数据进行处理和分析以便为后续的控制策略提供支持。数据清洗去除异常数据如速度为负值或位置跳跃过大。数据聚合将数据按时间步长聚合计算公交车的平均速度和位置。数据可视化通过图表展示公交车的位置和速度变化帮助分析交通状况。示例数据清洗与聚合importmatplotlib.pyplotasplt# 数据清洗defclean_bus_data(bus_data): 清洗公交车数据去除异常数据。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame 返回: pd.DataFrame: 清洗后的 DataFrame bus_databus_data[(bus_data[Speed]0)(bus_data[Position]0)]bus_databus_data[bus_data[Position].diff()0]returnbus_data# 数据聚合defaggregate_bus_data(bus_data): 聚合公交车数据计算每步的平均速度和位置。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame 返回: pd.DataFrame: 聚合后的 DataFrame aggregated_databus_data.groupby(Step).agg({Position:mean,Speed:mean}).reset_index()returnaggregated_data# 数据清洗cleaned_bus_dataclean_bus_data(bus_data)# 数据聚合aggregated_bus_dataaggregate_bus_data(cleaned_bus_data)# 数据可视化plt.figure(figsize(10,5))plt.subplot(1,2,1)plt.plot(aggregated_bus_data[Step],aggregated_bus_data[Position],markero)plt.xlabel(Step)plt.ylabel(Position (m))plt.title(Bus Position over Time)plt.subplot(1,2,2)plt.plot(aggregated_bus_data[Step],aggregated_bus_data[Speed],markero)plt.xlabel(Step)plt.ylabel(Speed (m/s))plt.title(Bus Speed over Time)plt.tight_layout()plt.show()公交优先控制策略的实现延长绿灯时间当公交车接近交叉口时可以通过延长当前绿灯相节的时间来减少公交车的延误。具体实现步骤如下检测公交车接近交叉口根据公交车的位置和速度判断公交车是否接近交叉口。计算延长时间根据公交车的当前速度和距离交叉口的距离计算需要延长的时间。调整信号相位将计算的延长时间添加到当前绿灯相节的时间中。示例延长绿灯时间classTrafficSignal:def__init__(self,green_time,red_time):self.green_timegreen_time self.red_timered_time self.current_phaseGreenself.current_time0defupdate_phase(self,time_step):self.current_timetime_stepifself.current_phaseGreenandself.current_timeself.green_time:self.current_phaseRedself.current_time0elifself.current_phaseRedandself.current_timeself.red_time:self.current_phaseGreenself.current_time0defextend_green_light(self,extension_time):ifself.current_phaseGreen:self.green_timeextension_time# 模拟交通信号traffic_signalTrafficSignal(green_time30,red_time60)# 模拟公交车接近交叉口defsimulate_bus_approach(bus_data,traffic_signal,approach_distance50,extension_time10): 模拟公交车接近交叉口并延长绿灯时间。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame traffic_signal (TrafficSignal): 交通信号对象 approach_distance (float): 公交车接近交叉口的距离阈值米 extension_time (float): 需要延长的绿灯时间秒 返回: pd.DataFrame: 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 bus_signal_datapd.DataFrame(columns[BusID,Step,Position,Speed,SignalPhase,SignalTime])forindex,rowinbus_data.iterrows():bus_idrow[BusID]steprow[Step]positionrow[Position]speedrow[Speed]traffic_signal.update_phase(step_time)ifpositionapproach_distanceandtraffic_signal.current_phaseGreen:traffic_signal.extend_green_light(extension_time)bus_signal_databus_signal_data.append({BusID:bus_id,Step:step,Position:position,Speed:speed,SignalPhase:traffic_signal.current_phase,SignalTime:traffic_signal.current_time},ignore_indexTrue)returnbus_signal_data# 参数设置approach_distance50extension_time10step_time1.0# 生成模拟数据bus_signal_datasimulate_bus_approach(cleaned_bus_data,traffic_signal,approach_distance,extension_time)# 查看生成的数据print(bus_signal_data.head())提前启动绿灯当公交车接近交叉口时可以通过提前启动下一个绿灯相节来减少公交车的等待时间。具体实现步骤如下检测公交车接近交叉口根据公交车的位置和速度判断公交车是否接近交叉口。计算提前时间根据公交车的当前速度和距离交叉口的距离计算需要提前的时间。调整信号相位将计算的提前时间添加到当前红灯相节的时间中提前启动下一个绿灯相节。示例提前启动绿灯classTrafficSignal:def__init__(self,green_time,red_time):self.green_timegreen_time self.red_timered_time self.current_phaseGreenself.current_time0defupdate_phase(self,time_step):self.current_timetime_stepifself.current_phaseGreenandself.current_timeself.green_time:self.current_phaseRedself.current_time0elifself.current_phaseRedandself.current_timeself.red_time:self.current_phaseGreenself.current_time0defadvance_green_light(self,advance_time):ifself.current_phaseRed:self.red_time-advance_timeifself.red_time0:self.red_time0# 模拟交通信号traffic_signalTrafficSignal(green_time30,red_time60)# 模拟公交车接近交叉口defsimulate_bus_approach(bus_data,traffic_signal,approach_distance50,advance_time10): 模拟公交车接近交叉口并提前启动绿灯。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame traffic_signal (TrafficSignal): 交通信号对象 approach_distance (float): 公交车接近交叉口的距离阈值米 advance_time (float): 需要提前的绿灯时间秒 返回: pd.DataFrame: 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 bus_signal_datapd.DataFrame(columns[BusID,Step,Position,Speed,SignalPhase,SignalTime])forindex,rowinbus_data.iterrows():bus_idrow[BusID]steprow[Step]positionrow[Position]speedrow[Speed]traffic_signal.update_phase(step_time)ifpositionapproach_distanceandtraffic_signal.current_phaseRed:traffic_signal.advance_green_light(advance_time)bus_signal_databus_signal_data.append({BusID:bus_id,Step:step,Position:position,Speed:speed,SignalPhase:traffic_signal.current_phase,SignalTime:traffic_signal.current_time},ignore_indexTrue)returnbus_signal_data# 参数设置approach_distance50advance_time10step_time1.0# 生成模拟数据bus_signal_datasimulate_bus_approach(cleaned_bus_data,traffic_signal,approach_distance,advance_time)# 查看生成的数据print(bus_signal_data.head())插入专用相位在交通信号的相位序列中插入一个专用的公交相位确保公交车在特定时间内通过交叉口。具体实现步骤如下检测公交车接近交叉口根据公交车的位置和速度判断公交车是否接近交叉口。插入公交相位在当前相位序列中插入一个专用的公交相位设置其持续时间。调整信号相位根据插入的公交相位调整其他相位的时间。示例插入专用相位classTrafficSignal:def__init__(self,green_time,red_time,bus_green_time):self.green_timegreen_time self.red_timered_time self.bus_green_timebus_green_time self.current_phaseGreenself.current_time0self.next_phaseReddefupdate_phase(self,time_step):self.current_timetime_stepifself.current_phaseGreenandself.current_timeself.green_time:self.current_phaseRedself.current_time0elifself.current_phaseRedandself.current_timeself.red_time:self.current_phaseself.next_phase self.current_time0ifself.next_phaseBusGreen:self.next_phaseRedelse:self.next_phaseGreendefinsert_bus_green_light(self):ifself.current_phaseRed:self.next_phaseBusGreenself.red_time0# 模拟交通信号traffic_signalTrafficSignal(green_time30,red_time60,bus_green_time20)# 模拟公交车接近交叉口defsimulate_bus_approach(bus_data,traffic_signal,approach_distance50): 模拟公交车接近交叉口并插入专用公交相位。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame traffic_signal (TrafficSignal): 交通信号对象 approach_distance (float): 公交车接近交叉口的距离阈值米 返回: pd.DataFrame: 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 bus_signal_datapd.DataFrame(columns[BusID,Step,Position,Speed,SignalPhase,SignalTime])forindex,rowinbus_data.iterrows():bus_idrow[BusID]steprow[Step]positionrow[Position]speedrow[Speed]traffic_signal.update_phase(step_time)ifpositionapproach_distanceandtraffic_signal.current_phaseRed:traffic_signal.insert_bus_green_light()bus_signal_databus_signal_data.append({BusID:bus_id,Step:step,Position:position,Speed:speed,SignalPhase:traffic_signal.current_phase,SignalTime:traffic_signal.current_time},ignore_indexTrue)returnbus_signal_data# 参数设置approach_distance50step_time1.0# 生成模拟数据bus_signal_datasimulate_bus_approach(cleaned_bus_data,traffic_signal,approach_distance)# 查看生成的数据print(bus_signal_data.head())信号协调通过协调多个交叉口的信号时序使公交车在连续的交叉口上获得顺畅的通行。具体实现步骤如下检测公交车接近交叉口根据公交车的位置和速度判断公交车是否接近交叉口。计算协调时间根据公交车的当前速度和距离下一个交叉口的距离计算需要的协调时间。调整信号时序根据计算的协调时间调整下一个交叉口的信号时序。示例信号协调classTrafficSignal:def__init__(self,green_time,red_time,bus_green_time):self.green_timegreen_time self.red_timered_time self.bus_green_timebus_green_time self.current_phaseGreenself.current_time0self.next_phaseReddefupdate_phase(self,time_step):self.current_timetime_stepifself.current_phaseGreenandself.current_timeself.green_time:self.current_phaseRedself.current_time0elifself.current_phaseRedandself.current_timeself.red_time:self.current_phaseself.next_phase self.current_time0ifself.next_phaseBusGreen:self.next_phaseRedelse:self.next_phaseGreendefinsert_bus_green_light(self):ifself.current_phaseRed:self.next_phaseBusGreenself.red_time0classIntersection:def__init__(self,id,signal):self.ididself.signalsignaldefupdate_signal(self,time_step):self.signal.update_phase(time_step)classBus:def__init__(self,id,speed,position,next_intersection):self.ididself.speedspeed self.positionposition self.next_intersectionnext_intersectiondefupdate_position(self,time_step):self.positionself.speed*time_stepdefcheck_approach(self,approach_distance):ifself.positionapproach_distance:returnTruereturnFalse# 模拟多个交叉口intersections[Intersection(0,TrafficSignal(green_time30,red_time60,bus_green_time20)),Intersection(1,TrafficSignal(green_time30,red_time60,bus_green_time20)),Intersection(2,TrafficSignal(green_time30,red_time60,bus_green_time20))]# 模拟公交车buses[Bus(id0,speed10,position0,next_intersection0),Bus(id1,speed12,position100,next_intersection1),Bus(id2,speed8,position200,next_intersection2)]# 模拟公交车通过多个交叉口defsimulate_bus_travel(buses,intersections,num_steps,step_time,approach_distance50): 模拟公交车通过多个交叉口并进行信号协调。 参数: buses (list): 公交车对象## 公交优先控制策略的实现 ### 信号协调 通过协调多个交叉口的信号时序使公交车在连续的交叉口上获得顺畅的通行。具体实现步骤如下 1. **检测公交车接近交叉口**根据公交车的位置和速度判断公交车是否接近交叉口。 2. **计算协调时间**根据公交车的当前速度和距离下一个交叉口的距离计算需要的协调时间。 3. **调整信号时序**根据计算的协调时间调整下一个交叉口的信号时序。 ### 示例信号协调 python class TrafficSignal: def __init__(self, green_time, red_time, bus_green_time): self.green_time green_time self.red_time red_time self.bus_green_time bus_green_time self.current_phase Green self.current_time 0 self.next_phase Red def update_phase(self, time_step): self.current_time time_step if self.current_phase Green and self.current_time self.green_time: self.current_phase Red self.current_time 0 elif self.current_phase Red and self.current_time self.red_time: self.current_phase self.next_phase self.current_time 0 if self.next_phase BusGreen: self.next_phase Red else: self.next_phase Green def insert_bus_green_light(self): if self.current_phase Red: self.next_phase BusGreen self.red_time 0 class Intersection: def __init__(self, id, signal): self.id id self.signal signal def update_signal(self, time_step): self.signal.update_phase(time_step) class Bus: def __init__(self, id, speed, position, next_intersection): self.id id self.speed speed self.position position self.next_intersection next_intersection def update_position(self, time_step): self.position self.speed * time_step def check_approach(self, approach_distance): if self.position approach_distance: return True return False # 模拟多个交叉口 intersections [ Intersection(0, TrafficSignal(green_time30, red_time60, bus_green_time20)), Intersection(1, TrafficSignal(green_time30, red_time60, bus_green_time20)), Intersection(2, TrafficSignal(green_time30, red_time60, bus_green_time20)) ] # 模拟公交车 buses [ Bus(id0, speed10, position0, next_intersection0), Bus(id1, speed12, position100, next_intersection1), Bus(id2, speed8, position200, next_intersection2) ] # 模拟公交车通过多个交叉口 def simulate_bus_travel(buses, intersections, num_steps, step_time, approach_distance50): 模拟公交车通过多个交叉口并进行信号协调。 参数:buses(list):公交车对象列表 intersections(list):交叉口对象列表 num_steps(int):模拟的步数 step_time(float):每步的时间秒 approach_distance(float):公交车接近交叉口的距离阈值米 返回:pd.DataFrame:包含公交车位置、速度和信号状态的数据 bus_signal_datapd.DataFrame(columns[BusID,Step,Position,Speed,SignalPhase,SignalTime,IntersectionID])forstepinrange(num_steps):forbusinbuses:bus.update_position(step_time)intersectionintersections[bus.next_intersection]intersection.update_signal(step_time)ifbus.check_approach(approach_distance)andintersection.signal.current_phaseRed:intersection.signal.insert_bus_green_light()bus_signal_databus_signal_data.append({BusID:bus.id,Step:step,Position:bus.position,Speed:bus.speed,SignalPhase:intersection.signal.current_phase,SignalTime:intersection.signal.current_time,IntersectionID:bus.next_intersection},ignore_indexTrue)returnbus_signal_data# 参数设置num_steps100step_time1.0approach_distance50# 生成模拟数据bus_signal_datasimulate_bus_travel(buses,intersections,num_steps,step_time,approach_distance)# 查看生成的数据print(bus_signal_data.head())数据可视化为了更好地理解公交车通过多个交叉口的仿真结果我们可以使用图表进行数据可视化。以下是一个示例展示公交车的位置、速度和信号状态变化。# 数据可视化plt.figure(figsize(20,10))# 公交车位置变化plt.subplot(2,2,1)forbus_idinrange(len(buses)):bus_databus_signal_data[bus_signal_data[BusID]bus_id]plt.plot(bus_data[Step],bus_data[Position],markero,labelfBus{bus_id})plt.xlabel(Step)plt.ylabel(Position (m))plt.title(Bus Position over Time)plt.legend()# 公交车速度变化plt.subplot(2,2,2)forbus_idinrange(len(buses)):bus_databus_signal_data[bus_signal_data[BusID]bus_id]plt.plot(bus_data[Step],bus_data[Speed],markero,labelfBus{bus_id})plt.xlabel(Step)plt.ylabel(Speed (m/s))plt.title(Bus Speed over Time)plt.legend()# 信号状态变化plt.subplot(2,2,3)forintersection_idinrange(len(intersections)):intersection_databus_signal_data[bus_signal_data[IntersectionID]intersection_id]plt.plot(intersection_data[Step],intersection_data[SignalPhase],markero,labelfIntersection{intersection_id})plt.xlabel(Step)plt.ylabel(Signal Phase)plt.title(Signal Phase over Time)plt.legend()# 信号时间变化plt.subplot(2,2,4)forintersection_idinrange(len(intersections)):intersection_databus_signal_data[bus_signal_data[IntersectionID]intersection_id]plt.plot(intersection_data[Step],intersection_data[SignalTime],markero,labelfIntersection{intersection_id})plt.xlabel(Step)plt.ylabel(Signal Time (s))plt.title(Signal Time over Time)plt.legend()plt.tight_layout()plt.show()评估公交优先控制的效果为了评估公交优先控制策略的效果可以计算以下指标公交车延误时间公交车在每个交叉口的等待时间。公交车平均速度公交车在整个仿真过程中的平均速度。信号绿灯利用率信号绿灯时间在总时间中的占比。示例评估公交优先控制的效果# 计算公交车延误时间defcalculate_bus_delay(bus_signal_data): 计算公交车在每个交叉口的延误时间。 参数: bus_signal_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 返回: pd.DataFrame: 包含公交车延误时间的数据 bus_delay_datapd.DataFrame(columns[BusID,Step,DelayTime])forbus_idinrange(len(buses)):bus_databus_signal_data[bus_signal_data[BusID]bus_id]delay_time0forindex,rowinbus_data.iterrows():ifrow[SignalPhase]Red:delay_timestep_timeelse:ifdelay_time0:bus_delay_databus_delay_data.append({BusID:bus_id,Step:row[Step],DelayTime:delay_time},ignore_indexTrue)delay_time0returnbus_delay_data# 计算公交车平均速度defcalculate_average_speed(bus_signal_data): 计算公交车在整个仿真过程中的平均速度。 参数: bus_signal_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 返回: float: 公交车的平均速度米/秒 total_distance0total_time0forbus_idinrange(len(buses)):bus_databus_signal_data[bus_signal_data[BusID]bus_id]total_distancebus_data[Position].iloc[-1]-bus_data[Position].iloc[0]total_time(num_steps-1)*step_time average_speedtotal_distance/total_timereturnaverage_speed# 计算信号绿灯利用率defcalculate_green_light_utilization(bus_signal_data): 计算信号绿灯时间在总时间中的占比。 参数: bus_signal_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 返回: float: 信号绿灯利用率 total_green_time0total_time(num_steps-1)*step_timeforintersection_idinrange(len(intersections)):intersection_databus_signal_data[bus_signal_data[IntersectionID]intersection_id]total_green_timeintersection_data[intersection_data[SignalPhase]Green][Step].count()*step_time green_light_utilizationtotal_green_time/total_timereturngreen_light_utilization# 计算延误时间bus_delay_datacalculate_bus_delay(bus_signal_data)print(bus_delay_data.head())# 计算平均速度average_speedcalculate_average_speed(bus_signal_data)print(fAverage Speed:{average_speed:.2f}m/s)# 计算绿灯利用率green_light_utilizationcalculate_green_light_utilization(bus_signal_data)print(fGreen Light Utilization:{green_light_utilization:.2%})结论通过上述仿真和评估我们可以看到公交优先控制系统在减少公交车延误时间、提高公交车平均速度和优化信号绿灯利用率方面取得了显著的效果。这些策略的实施不仅提升了公交车的通行效率也改善了整体交通状况。在实际应用中可以通过调整参数和优化算法进一步提升系统的性能和效果。