【摘要】：為了緩解交通擁堵,減少車輛在交叉口的等待時(shí)間,針對五岔路口非均衡交通流,采用基于人工魚群算法的交通信號(hào)控制方法,實(shí)現(xiàn)了五岔路口多相位變相序的智能控制.該方法首先由紅燈相位的車輛排隊(duì)長度和紅燈持續(xù)時(shí)間得到該紅燈相位的通行緊急度,把通行緊急度最高的相位作為下一綠燈相位;其次,將當(dāng)前綠燈相位車輛排隊(duì)長度和篩選出的下一綠燈相位車輛排隊(duì)長度與當(dāng)前綠燈相位車輛排隊(duì)長度的差值作為輸入,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實(shí)現(xiàn)綠燈延時(shí).為了避免模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小值,利用人工魚群算法對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化.在不同的車輛到達(dá)率情況下進(jìn)行仿真研究,結(jié)果表明:該方法比傳統(tǒng)的控制方法在自動(dòng)調(diào)節(jié)信號(hào)周期方面效果更好,減少車輛平均延誤7.2%左右.
[Abstract]:In order to alleviate traffic congestion and reduce the waiting time of vehicles at intersections, the traffic signal control method based on artificial fish swarm algorithm is adopted to realize the intelligent control of multi-phase sequence in five-fork junctions, aiming at the unbalanced traffic flow at five-fork junctions. Firstly, the traffic emergency degree of the red light phase is obtained from the queue length and the red light duration of the red light phase, and the phase of the highest traffic emergency is taken as the next green light phase. Secondly, the difference between the queue length of the current green phase vehicle and the current queue length of the next green phase vehicle and the queue length of the current green phase vehicle is taken as input, and a fuzzy neural network controller is used to realize the green light delay. In order to avoid the fuzzy neural network falling into the local minimum, artificial fish swarm algorithm is used to optimize the parameters of the fuzzy neural network. The simulation results under different vehicle arrival rates show that the method is more effective than the traditional control method in automatically regulating the signal cycle and reduces the average vehicle delay by about 7.2%.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院;
【基金】：甘肅省科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(1304GKCA023) 蘭州市科技攻關(guān)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013-4-18)
【分類號(hào)】：U491.54

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本文編號(hào)：2296076