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融合注意力机制LSTM网络的城市交叉口信号控制

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admin 发表于 2024-12-14 03:18 | 查看全部 阅读模式

文档名:融合注意力机制LSTM网络的城市交叉口信号控制
摘要:随着国内机动车保有量的快速提升,城市道路交叉口场景在高密度车流情况下易导致长距离拥堵.为降低交叉口车流拥堵长度,深度强化学习逐渐应用于交叉口信号的控制.而现有交叉口信号控制策略存在对车流状态信息的权重特征欠考虑及时序特征难提取的问题,因此基于深度Q学习(deepQ-learning,DQL)算法提出了一种改进DQL算法,利用注意力机制增强长距离拥堵状态信息的权值,进一步采用长短期记忆网络(longshort-termmemory,LSTM)学习车流的历史数据,改进了DQL算法对数据不同部分重要性考虑不足及历史数据信息提取欠佳的问题.实验结果表明,所提改进DQL算法与原算法相比,能够降低20%的车辆累计等待时间并且减少21.2%的车辆平均排队数目,提高了交叉口的车辆通行效率.

Abstract:WithagrowingnumberofvehiclesinChina,urbanroadintersectionseasilyexperienceheavycongestionunderhigh-densitytrafficconditions.Toeasethetrafficcongestionatintersections,DeepReinforcementLearninghasbeengraduallyappliedtointersectionsignalcontrol.However,existingintersectionsignalcontrolstrategiesfailtoconsidertheweightedfeaturesandhavedifficultiesinextractingtemporalfeaturesoftrafficflowstatusinformation.Toaddresstheseissues,thisstudyproposesanimprovedDQLalgorithmbasedontheDeepQ-learning(DQL)algorithm.Thealgorithmutilizesattentionmechanismstoenhancestheweightoflong-distancecongestionstateinformationwithinintersections.Furthermore,aLongShort-TermMemory(LSTM)networkisemployedtolearnthehistoricaldataoftrafficflow,addressingtheissuesofinsufficientconsiderationoftheimportanceofdifferentpartsofthedataandsub-optimalextractionofhistoricaldatainformationinDQLalgorithm.OurexperimentalresultsshowthattheimprovedDQLalgorithmisabletoreducethecumulativewaitingtimeofvehiclesby20%andtheaveragenumberofqueuedvehiclesby21.2%comparedwiththeoriginalalgorithm,improvingtheefficiencyofvehiclepassageatintersections.

作者:陈国梁  石晴  黄亚飞  曾昭汰Author:CHENGuoliang  SHIQing  HUANGYafei  ZENGZhaotai
作者单位:贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵阳550025
刊名:重庆理工大学学报 PKU
Journal:JournalofChongqingInstituteofTechnology
年,卷(期):2024, 38(7)
分类号:TP181
关键词:交叉口信号控制  深度强化学习  注意力机制  LSTM  通行效率  
Keywords:intersectionsignalcontrol  deepreinforcementlearning  attentionmechanism  LSTM  trafficefficiency  
机标分类号:U491.51TP391TP183
在线出版日期:2024年6月24日
基金项目:贵州省创新人才团队项目融合注意力机制LSTM网络的城市交叉口信号控制[
期刊论文]  重庆理工大学学报--2024, 38(7)陈国梁  石晴  黄亚飞  曾昭汰随着国内机动车保有量的快速提升,城市道路交叉口场景在高密度车流情况下易导致长距离拥堵.为降低交叉口车流拥堵长度,深度强化学习逐渐应用于交叉口信号的控制.而现有交叉口信号控制策略存在对车流状态信息的权重特征欠...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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