基于人工智能的城市交通信號(hào)控制研究
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《浙江工業(yè)大學(xué)》 2007年
基于人工智能的城市交通信號(hào)控制研究
楊海東
【摘要】： 隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展,城市交通信號(hào)控制已成為最重要的研究方向之一。由于城市交通的復(fù)雜性,采用傳統(tǒng)的控制方法已無(wú)法有效地解決交通信號(hào)控制問(wèn)題,本文采用人工智能控制的方法對(duì)城市交通信號(hào)進(jìn)行研究,主要包括以下幾方面內(nèi)容: 1.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了單交叉口自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠模擬交通警察指揮交通的思維過(guò)程,能夠根據(jù)四相位交叉口各相位車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度,對(duì)各個(gè)相位的綠信比和總的信號(hào)周期進(jìn)行實(shí)時(shí)分配,并且隨著交通狀況的變化,可以對(duì)信號(hào)配時(shí)效果進(jìn)行評(píng)價(jià),根據(jù)車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的變化,對(duì)信號(hào)作出調(diào)整,具有自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的定時(shí)控制相比較,該系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)實(shí)際交通狀況,提高交叉口的通行能力。 2.提出優(yōu)化相序和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合的方法對(duì)交通干線進(jìn)行實(shí)時(shí)控制,并建立了協(xié)調(diào)控制模型。該模型由兩層控制器組成:交叉口控制器(下層)和協(xié)調(diào)單元控制器(上層)。下層控制器又由兩個(gè)控制器組成:相序優(yōu)化器和綠燈延時(shí)控制器,相序優(yōu)化器用于調(diào)整交叉口的相序,綠燈延時(shí)控制器負(fù)責(zé)各個(gè)相位的綠燈延時(shí)時(shí)間。上層控制器用于調(diào)整干線的信號(hào)周期和兩交叉口間的相位差,使干線上行駛的車流盡可能不遇到紅燈,并且使各交叉口車輛排隊(duì)長(zhǎng)度盡可能短。仿真表明:該模型比傳統(tǒng)的定時(shí)控制更能有效地減小平均車輛延誤,驗(yàn)證了算法的有效性。 3.最后,對(duì)全文進(jìn)行總結(jié),并對(duì)進(jìn)一步的研究提出一些展望。
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TP18;U491.51
【目錄】：
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本文關(guān)鍵詞：基于人工智能的城市交通信號(hào)控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
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