本文關(guān)鍵詞： 智能交通控制 單路口 模糊控制 遺傳算法　出處：《北京交通大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：單路口是構(gòu)成城市路網(wǎng)的基本元素,單路口控制影響著整個城市交通控制系統(tǒng)的運行效果。傳統(tǒng)的路口控制方法已經(jīng)發(fā)展的比較成熟,但是面臨日趨復雜的交通問題表現(xiàn)的越來越力不從心；另一方面智能控制方法越來越多的用于城市交通控制,取得了較好的控制效果,因此本文開展了模糊控制方法在單路口控制中的應用研究。 本文的主要工作如下： 以車輛排隊長度、平均車輛延誤為性能指標,使用經(jīng)典模糊控制方法控制多相位單路口,并利用Matlab進行仿真,將其控制效果與傳統(tǒng)的路口控制方法進行比較。 將一種改進的兩級模糊控制方法應于單路口控制,該方法包含三個模糊控制模塊：紅燈模塊、綠燈模塊和決策模塊。紅燈模塊與綠燈模塊首先分別對相應車流進行處理,然后決策模塊將二者的結(jié)果進行處理得出最終的控制策略。該方法優(yōu)化了一般兩級模糊的控制方式,解決了經(jīng)典模糊控制中無相序變化對控制效果的影響以及模糊規(guī)則不容易確定的問題,改進了交通相位跳變的方式。論文使用Matlab在不同交通流狀態(tài)下進行仿真并與經(jīng)典模糊控制進行對比驗證了其有效性。 設計了一種改進的采用遺傳算法優(yōu)化模糊規(guī)則的模糊控制方法,該方法使用遺傳算法對模糊規(guī)則進行有選擇的優(yōu)化,降低了不合理規(guī)則出現(xiàn)的幾率,提高了遺傳算法的收斂速度,使模糊控制具了有一定的實時學習能力。使用Matlab在不同的交通流下進行仿真實驗,并與之前的兩種模糊控制方法進行了對比,最終結(jié)果驗證了該方法的有效性。
[Abstract]:Single intersection is the basic element of urban road network. Single intersection control affects the operation effect of the whole urban traffic control system. On the other hand, the intelligent control method is more and more used in urban traffic control, and has achieved better control effect. Therefore, the application of fuzzy control method in single intersection control is studied in this paper. The main work of this paper is as follows:. Taking the queue length and average vehicle delay as the performance index, the classical fuzzy control method is used to control the multi-phase single intersection. The simulation is carried out by using Matlab, and the control effect is compared with the traditional intersection control method. An improved two-level fuzzy control method is applied to single intersection control. The method consists of three fuzzy control modules: red light module, green light module and decision module. Then the decision module processes the two results to get the final control strategy. This method optimizes the general two-level fuzzy control method. The problem of the influence of the unordered change on the control effect and the difficulty of determining the fuzzy rules in the classical fuzzy control are solved. In this paper, Matlab is used to simulate the traffic phase jump in different traffic flow states, and compared with the classical fuzzy control, its effectiveness is verified. An improved fuzzy control method using genetic algorithm to optimize fuzzy rules is designed. The genetic algorithm is used to optimize fuzzy rules selectively, which reduces the probability of unreasonable rules. The convergence speed of genetic algorithm is improved, and the fuzzy control has certain real time learning ability. The simulation experiment with Matlab under different traffic flow is carried out, and compared with the two fuzzy control methods. The results show that the method is effective.
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U491.54

【參考文獻】

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本文編號：1523794