城市交通区域的迭代学习边界管理。

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简介：
现有的边界控制策略主要依赖于基于模型的反馈控制算法，但其实际应用的效果受到模型参数校准以及环境因素的制约。迭代学习控制则以完全精确地跟随目标为最终目标，并仅需利用少量模型信息即可在迭代轴上实现对系统期望输出的精确追踪。考虑到城市交通流固有的重复性特征，本文提出了一种针对城市交通区域的迭代学习边界控制方法，并对跟踪误差的收敛性进行了分析。为了验证该方法的有效性，我们分别在以日本横滨区域为对象的三个典型场景中进行了仿真实验：早高峰、晚高峰和中心区域拥堵情况。仿真结果表明，采用迭代学习控制方法能够在各种场景下有效地优化区域路网交通的控制效果，从而达到较为理想的结果。

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城市交通区的迭代学习边界管控

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本研究聚焦于城市交通区域中通过迭代学习方法优化边界管控策略，旨在提高交通安全与效率，减少拥堵和污染。现有的边界控制方法主要依赖于模型的反馈控制算法，在实际应用效果上受限于模型参数标定和环境变化的影响。相比之下，迭代学习控制系统能够实现完全跟踪的目标，并且仅需利用少量的模型信息便能在迭代过程中达到对系统期望输出的精确追踪。鉴于城市交通流量具有的重复特性，本段落提出了一种基于区域的城市交通迭代学习边界控制策略，并对其误差收敛性进行了分析。通过选取日本横滨地区作为研究对象，在早高峰、晚高峰及中心区拥堵三种不同场景下进行仿真测试。结果表明，所提出的迭代学习控制方法能够有效应对各种复杂情况下的城市路网交通问题，实现较好的调控效果。

城市区域内交通信号的迭代学习控制方法

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