本文關(guān)鍵詞：基于稀疏車輛檢測及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交優(yōu)先自適應(yīng)信號控制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會經(jīng)濟的飛速發(fā)展和人民生活水平的大幅提高,中國的汽車保有量也逐年增加,而城市交通擁擠、環(huán)境污染卻變得愈來愈嚴(yán)重。經(jīng)濟社會的進一步發(fā)展越來越依附于道路交通系統(tǒng)的高效運行,因此其合理而規(guī)范的控制必須受到重視。但是傳統(tǒng)的定時控制方式已達不到滿意的控制效果,而且城市道路交通隨機性、復(fù)雜性和不確定性等特征使得構(gòu)建精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型進行交通控制變得極其困難。為了解決這一問題并最大程度提高城市交通系統(tǒng)的運行效率,采用高新技術(shù)開發(fā)的智能交通控制方法(比如自適應(yīng)信號控制方法)來解決交通擁堵問題已成為最有效、最經(jīng)濟的方式。作為城市交通系統(tǒng)全局性和基礎(chǔ)性的支持平臺,一個完善而高效的公共交通系統(tǒng)是現(xiàn)今城市交通可持續(xù)發(fā)展的必備之需。城市公共交通人均占地面積少,運量大,效率高,是解決城市交通擁堵問題的首選。交叉口是城市交通擁堵集中的區(qū)域,公交優(yōu)先信號控制運用于信號交叉口是優(yōu)先發(fā)展城市公共交通的一種重要手段,也是實現(xiàn)城市交通長久可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。本文基于系統(tǒng)思維的角度,設(shè)計出公交檢測與定位子系統(tǒng)、公交行程時間預(yù)測子系統(tǒng)、公交優(yōu)先自適應(yīng)信號配時子系統(tǒng)等三個子系統(tǒng),描述了各個系統(tǒng)的構(gòu)成及其運用的數(shù)學(xué)模型或智能算法,最后選取了行程延誤作為通行指標(biāo)以評價整個系統(tǒng)的改善效果。在公交檢測與定位子系統(tǒng)中,運用粒子濾波獲得經(jīng)驗停車區(qū)域,運用稀疏檢測算法獲得混合車隊中的公交車,運用雙目視覺檢測獲得公交車到信號交叉口進口道停車線的距離。在公交行程時間預(yù)測子系統(tǒng)中,將歷史預(yù)測模型和自適應(yīng)預(yù)測模型預(yù)測得到的公交車行程時間和預(yù)測方差代入自適應(yīng)-歷史預(yù)測模型,可得到預(yù)測目標(biāo)：公交車抵達信號交叉口進口道停車線的行程時間。在公交優(yōu)先自適應(yīng)信號配時子系統(tǒng)中,給出了公交優(yōu)先通行的具體觸發(fā)前提及其邊界條件,其實現(xiàn)方式是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法。本文以成都市某典型的十字型信號交叉口作為算例,首先通過實地調(diào)查與數(shù)據(jù)處理得出仿真用基本交通參數(shù),運用vissim軟件進行交通仿真并驗證了自適應(yīng)-歷史預(yù)測模型的可行性；然后設(shè)定了相關(guān)交通參數(shù)的模糊取值,并運用matlab軟件進行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的編程設(shè)計以驗證模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用于公交優(yōu)先自適應(yīng)控制的實用性；基于上述兩步的仿真及編程設(shè)計,通過對比選定的信號交叉口通行能力評價指標(biāo),文章最后得出了公交優(yōu)先自適應(yīng)信號控制方案較比常規(guī)定時信號控制方案的改善效果。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng)控制 公交優(yōu)先 稀疏檢測 自適應(yīng)-歷史預(yù)測 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 延誤
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.54
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 車輛檢測13
• 1.2.2 行程時間預(yù)測13-14
• 1.2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制14-15
• 1.2.4 公交優(yōu)先自適應(yīng)控制15-17
• 1.2.5 研究現(xiàn)狀評述17-18
• 1.3 課題研究目標(biāo)與方法18-20
• 1.3.1 研究目的18-19
• 1.3.2 研究方法19-20
• 1.4 研究的主要內(nèi)容20-21
• 第2章 稀疏檢測及自適應(yīng)-歷史預(yù)測模型21-32
• 2.1 稀疏檢測理論分析及其應(yīng)用21-26
• 2.1.1 粒子濾波21-22
• 2.1.2 稀疏檢測及其應(yīng)用22-25
• 2.1.3 雙目視覺測距25-26
• 2.2 自適應(yīng)-歷史預(yù)測模型及其適用性分析26-30
• 2.2.1 歷史預(yù)測模型26-27
• 2.2.2 自適應(yīng)預(yù)測模型27-28
• 2.2.3 自適應(yīng)-歷史預(yù)測模型及其適用性分析28-30
• 2.3 本章小結(jié)30-32
• 第3章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制32-41
• 3.1 模糊控制32-34
• 3.1.1 模糊控制理論概述32
• 3.1.2 模糊控制的特點32-33
• 3.1.3 模糊控制原理33-34
• 3.1.4 模糊控制器的設(shè)計34
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論34-35
• 3.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制35-37
• 3.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制系統(tǒng)中的運用37-40
• 3.4.1 系統(tǒng)辨識與建模37
• 3.4.2 自適應(yīng)控制37-38
• 3.4.3 公交優(yōu)先自適應(yīng)控制38-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第4章 公交優(yōu)先自適應(yīng)信號系統(tǒng)設(shè)計41-46
• 4.1 公交檢測與定位子系統(tǒng)41-42
• 4.2 公交行程時間預(yù)測子系統(tǒng)42-43
• 4.3 公交優(yōu)先自適應(yīng)信號配時子系統(tǒng)43-44
• 4.4 服務(wù)水平評價指標(biāo)44-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 算例分析46-57
• 5.1 算例分析思路46-47
• 5.2 實地調(diào)查47-50
• 5.3 交通仿真與相關(guān)論證50-55
• 5.4 本章小結(jié)55-57
• 結(jié)論57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻60-64
• 附錄1 基于粒子濾波的稀疏檢測主程序64-68
• 附錄2 公交車行程時間預(yù)測68-70
• 附錄3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)程序70-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文72

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