本文關鍵詞：多傳感器信息融合方法在智能交通控制中的研究與應用　出處：《東北大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 信息融合 智能交通 智能算法 神經網絡 進化規(guī)則 智能信號燈

【摘要】：多傳感器信息融合技術,是對源于多種不同傳感器檢測的不確定信息進行多層次、多方面的綜合分析,能夠獲得比單個傳感器更加全面、準確、完整的信息處理過程。信息融合是一類智能化的綜合信息分析技術,將各個傳感器檢測值信息相互補充,并運用計算機的高效計算,分別從時間序列或空間序列對信息進行綜合分析,得到檢測目標更加準確的數(shù)據(jù)信息,實現(xiàn)更加精確的識別和決策功能,加強結果信息的可信度與實用性。智能交通控制運用智能的信息處理方法,研究傳感器所檢測到的車流量數(shù)值,計算出信號燈的信號時長策略,由此對路口各方向的交通流實施控制。如何利用信息融合技術獲得實時準確的路口車流量信息,是本文的重點研究目標。本文根據(jù)實際需求分析了智能交通控制領域信息融合技術的使用情況,針對實時的,分布的,復雜的交通融合環(huán)境,建立了在數(shù)據(jù)層使用最小二乘加權算法處理傳感器數(shù)據(jù),在決策層使用進化規(guī)則改進過的BP網絡對車流量做出預測的信息融合模型。為了克服BP神經網絡因初始權值隨機選取而易陷入局部最小解的問題,本文研究了以進化規(guī)則算法優(yōu)化BP神經網絡初始權值來解決該問題的方法。進化規(guī)則算法對神經網絡的隨機初始權值進行編碼,并通過變異算子與適當?shù)倪x擇策略找到最優(yōu)的適應度個體,減小了神經網絡學習過程中產生的經驗誤差,從而改進其訓練效率,加快收斂速率。最后,基于預測出的路口車流量設計了一個信號燈控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)對傳感器數(shù)據(jù)進行處理分析,預測路口下一時間段車流量并以此分配路口信號燈時長,管理員能夠實時了解信號燈、傳感器和車流量信息并對信號燈模式和傳感器進行控制,使用VISSIM軟件進行路口三維建模以直觀的方式顯示路口車流狀態(tài)。
[Abstract]:Multi sensor information fusion technology is the source of various sensors to detect the uncertain information of multi-level, comprehensive analysis, can earn more than a single sensor is more comprehensive, accurate and complete information processing. Information fusion is a kind of intelligent comprehensive information analysis technology, each sensor detection value of information complement each other, and the use of efficient calculation of the computer, from the time series or sequence of space information comprehensive analysis, detect the object more accurate data, more accurate recognition and decision-making functions, strengthen the information credibility and practicality. The intelligent traffic control using intelligent information processing method, traffic flow numerical research on sensor detected, calculate the length of the signal lamp strategy, the intersection traffic flow control. How to use financial information With technology to obtain real-time and accurate traffic flow information is the key goal of this paper. This paper analyses the intelligent traffic control information fusion technology is used according to the actual demand for real-time traffic, distribution, integration of environmental complex, established in the data processing of the sensor data using the least squares algorithm, information model in the BP network layer using decision fusion rules to improve the evolution of traffic flow forecast. In order to overcome the shortcoming of BP neural network for initial weights were randomly selected and easy to fall into local minimum solution of the problem, this paper studies the method to solve the problem by using evolutionary rules algorithm optimization the initial weights of BP neural network. The evolution rules of neural network algorithm the random initial weights for encoding, and find the optimal individual fitness by mutation operator and the appropriate selection strategy to reduce neural network Experience of errors in the learning process, to improve the training efficiency, speed up the convergence rate. Finally, the prediction of the traffic flow to design a signal lamp control system. The system based on analyzing the sensor data, traffic flow time and the distribution of the next prediction intersection intersection signal length, the administrator can understand the real-time signal lamp, sensor and traffic information and control the signal lamp mode and sensor, using VISSIM software for 3D modeling shows that intersection intersection traffic state in an intuitive way.

【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U495;TP202;TP18

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