1. 研究目的与意义（文献综述）

随着城市的现代化发展，机动车保有量的增多，给城市交通带来越来越大的压力，进而导致诸如交通拥堵等各种交通问题。为了确保车辆和行人的安全通行, 就有必要采取更高层次的智能技术来解决管理问题，因此急需要发展智能交通系统来有效缓解交通拥堵等问题。智能交通系统是将信息、计算机、通信、电子控制、自动控制理论、人工智能等先进技术有效便捷地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造这三个方面, 以此来减轻路面交通运行的压力, 减少交通安全隐患, 实现交通管理从传统的静态方式向科学实时性的动态方式转变, 达到高效解决道路交通四要素人、车、路、环境之间的问题,综合运输系统^[1]。

交通仿真是在智能交通系统中进行交通分析的有效手段之一, 其目的就是运用计算机技术再现复杂的交通现象(宏观现象、微观现象), 并对这些现象进行解释、分析、找出问题的症结, 最终对所研究的交通系统进行优化。交通仿真作为智能交通的一项工具用来辅助交通管理工作。其随着计算机技术的进步而发展起来的, 它是一种反映复杂道路交通现象的交通分析技术和方法, 能够再现交通流时间和空间变化的模拟工具。交通仿真技术是以相似原理、信息技术、系统工程和交通工程等领域的基本理论和专业技术为基础, 以计算机为主要工具, 利用系统仿真模型模拟道路交通系统的运行状态, 采用数字方式或图形方式来描述动态交通系统, 以便更好的控制交通系统的一门实用技术^[2]。

作为交通仿真的重要平台之一vissim，是由德国ptv公司开发的微观交通流仿真系统^[3]，是一个离散的、随机的、以0.1秒为时间步长的微观仿真模型，用以模拟和分析各种交通条件下(车道设置、交通构成、交通信号、公交车站、驾驶行为等) 车辆、行人、轨道交通的运行状况，是评价交通工程设计方案、配时方案等有效工具。vissim 提供了图形化的界面，以二维或三维形式向用户直观显示车辆的运动^[4]。vissim 采用多区域行为阈值的理论模型^[5]，其中纵向运动采用了心理-生理跟车模型，横向运动(车道变换)采用了基于规则的算法，不同驾驶员行为的模拟分为保守型和冒险型。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容与目标：

利用交通流量数据中的浮动车数据，虚拟仿真实时交通状态。学习不同交通模型对城市交通信号控制的影响，并对城市交通信号进行优化控制。

（1）深度处理交通流量数据中的浮动车数据，在vissim中构建城市交通路网，利用车流量数据和信号灯配时方案模拟显示城市交通运行状况。

3. 研究计划与安排

第一阶段（第1周—第2周）：查阅有关的参考资料并完成开题报告；翻译英文资料（不少于5000汉字），并交予指导教师检查。

第二阶段（第3周—第9周）：了解vissim仿真的基本使用：车道设置、交通构成、交通信号、公交站点等。学习基于web的python开发，构建系统架构、程序设计与开发、测试与完善。学习交通信号灯控制策略，了解现有的交通信号灯控制策略研究，总结各种算法的优缺点以及使用范围。

第三阶段（第10周—第13周）：实现城市交通实时监控仿真平台，撰写及修改毕业论文；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] w.g. hatcher and w.yu,"a survey of deep learning: platforms, applications and emerging researchtrends," in ieee access, vol. 6, pp. 24411-24432, 2018.

[2] y.pan and z.cao,"simulation research on traffic flow characteristics of bus stop areabased on vissim software," 2018 prognostics and system health managementconference (phm-chongqing), chongqing, 2018, pp.1325-1330.

[3] z. m. fadlullah et al.,"state-of-the-art deep learning: evolving machine intelligence towardtomorrow’s intelligent network trafficcontrol systems," in ieee communications surveys amp; tutorials, vol. 19,no. 4, pp. 2432-2455, fourthquarter 2017.