《城市交通系統數據驅動的預測控制與預測疊代學習控制》是依託北京交通大學，由金尚泰擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：城市交通系統數據驅動的預測控制與預測疊代學習控制
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：金尚泰
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
針對城市交通系統難於建模、蘊含海量數據和巨觀重複運行的特點，本項目擬研究海量數據和巨觀重複運行模式的有效利用方法，提出城市交通系統數據驅動的預測控制和預測疊代學習控制方法，重點研究狀態和輸入約束條件下的非嚴格重複城市交通系統的控制器設計和分析方法。數據驅動預測控制直接基於系統輸入輸出數據設計控制器，降低控制器設計對模型的依賴性，同時保證系統控制性能和魯棒性。數據驅動疊代學習控制可僅利用城市交通系統重複運行模式以及系統的數據，使控制效果隨運行次數增加而不斷改進。數據驅動預測疊代學習控制則進一步利用交通系統狀態的疊代域預測作為反饋信息，放寬傳統疊代學習控制對於系統參數、系統初值和參考軌跡嚴格重複的限制。本項目是實際城市交通系統控制問題的科學提煉，不僅可豐富和完善現有的數據驅動控制理論和疊代學習控制理論，而且可改善城市道路交通系統控制效果，具有重要的理論意義和套用價值。
結題摘要
針對城市交通系統難於建模、蘊含海量數據和巨觀重複運行的特點，本項目擬研究海量數據和巨觀重複運行模式的有效利用方法，提出城市交通系統數據驅動的預測控制和預測疊代學習控制方法，重點研究狀態和輸入約束條件下的非嚴格重複城市交通系統的控制器設計和分析方法。數據驅動預測控制直接基於系統輸入輸出數據設計控制器，降低控制器設計對模型的依賴性，同時保證系統控制性能和魯棒性。數據驅動疊代學習控制可僅利用城市交通系統重複運行模式以及系統的數據，使控制效果隨運行次數增加而不斷改進。數據驅動預測疊代學習控制則進一步利用交通系統狀態的疊代域預測作為反饋信息，放寬傳統疊代學習控制對於系統參數 、系統初值和參考軌跡嚴格重複的限制。本項目是實際城市交通系統控制問題的科學提煉，不僅可豐富和完善現有的數據驅動控制理論和疊代學習控制理論，而且可改善城市道路交通系統控制效果，具有重要的理論意義和套用價值。
