本文關(guān)鍵詞： 智能交通 交通溢流 模糊控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 專(zhuān)家系統(tǒng)　出處：《系統(tǒng)工程》2014年12期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：交通溢流是典型過(guò)飽和交通現(xiàn)象。為解決交通溢流情況下的相關(guān)聯(lián)路口的協(xié)調(diào)控制問(wèn)題,提出人工智能的解決思路,研究了單路段雙路口交通溢流智能控制算法。在對(duì)交通溢流進(jìn)行描述的基礎(chǔ)上,分析了控制器的邏輯功能,提出控制目標(biāo)函數(shù),針對(duì)控制系統(tǒng)的溢流控制相位差推理器,路口交通流量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè),相位相序設(shè)置專(zhuān)家系統(tǒng)以及相位時(shí)間三維模糊推理器邏輯進(jìn)行了詳細(xì)研究,最后進(jìn)行了仿真分析,結(jié)果表明,提出的算法較好地實(shí)現(xiàn)了溢流的控制,在相同的初始條件下,與強(qiáng)制控制相比,路口總延誤相對(duì)誤差降低13.19%和6.65%,總平均延誤相對(duì)誤差分別降低了0.67%和2%,智能控制方式優(yōu)于強(qiáng)制控制方式,驗(yàn)證了算法的有效性。
[Abstract]:Traffic overflow is a typical oversaturated traffic phenomenon. Based on the description of traffic overflow, the logic function of the controller is analyzed, and the control objective function is put forward. The traffic flow prediction, the expert system of phase phase sequence setting and the logic of phase time 3D fuzzy inference are studied in detail. Finally, the simulation analysis is carried out, and the results show that, Under the same initial conditions, the proposed algorithm achieves the overflow control better than the forced control. The relative error of total delay of intersection is reduced by 13.19% and 6.65, and the relative error of total average delay is reduced by 0.67% and 2, respectively. The intelligent control method is superior to the compulsory control method, which verifies the validity of the algorithm.
【作者單位】： 山東交通學(xué)院軌道交通學(xué)院;山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61174175;61174054) 濟(jì)南市高校院所自主創(chuàng)新課題(201303014)
【分類(lèi)號(hào)】：U495

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