近年來(lái),隨著交通規(guī)模不斷擴(kuò)大,城市交通與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的矛盾日趨尖銳,城市道路面臨著日益擁擠的交通問題。傳統(tǒng)的交通控制技術(shù)與方法已不能有效解決日益嚴(yán)重的交通問題,而信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、和智能控制技術(shù)的日臻完善促進(jìn)了城市交通控制技術(shù)的發(fā)展。 本文在研究城市交通流特性的基礎(chǔ)上,由點(diǎn)到面對(duì)城市道路交通信號(hào)系統(tǒng)的智能控制展開了分析研究。先描述了一個(gè)四相位的單路口交通模型,由于模糊控制不需要建立被控制對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型,吸收了人工控制的經(jīng)驗(yàn),能模仿人腦的邏輯推理和決策過程,特別適用于隨機(jī)性很強(qiáng)的、復(fù)雜的城市交通控制系統(tǒng),因此根據(jù)單路口的交通流特性設(shè)計(jì)了基于車輛排隊(duì)長(zhǎng)度和車輛平均延誤的模糊控制器,然后針對(duì)城市交通的實(shí)際情況,將單路口拓展到多路口,考慮到多路口之間的交通流相互關(guān)聯(lián),采用雙模糊系統(tǒng)對(duì)路口進(jìn)行控制,不但能夠調(diào)整各相位的綠燈時(shí)間和交叉口的信號(hào)周期,還能協(xié)調(diào)控制相鄰交叉口中間路段上的車流。 由于上述模糊控制器模糊控制規(guī)則和隸屬度函數(shù)都是依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì),其參數(shù)在整個(gè)控制過程中固定,若交通流狀況變化較大,模糊控制器的效果就會(huì)受到影響。根據(jù)交通狀況對(duì)系統(tǒng)參數(shù)自適應(yīng)地調(diào)整將有助于改善控制系統(tǒng)的效果,本文...

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 城市交通信號(hào)控制技術(shù)的新技術(shù)及其發(fā)展趨勢(shì)
    1.4 論文的主要工作及內(nèi)容安排
第2章 城市交通信號(hào)控制的基本理論
    2.1 信號(hào)控制方式的分類
    2.2 交通信號(hào)控制系統(tǒng)的基本參數(shù)和評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.2.1 基本參數(shù)
        2.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 三種典型交通控制系統(tǒng)
第3章 單路口交通信號(hào)模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
    3.1 單路口模型描述
        3.1.1 單路口模型相位設(shè)置
        3.1.2 單路口交通流模型及評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.2. 單路口交通信號(hào)模糊控制器設(shè)計(jì)
        3.2.1 模糊控制簡(jiǎn)介
        3.2.2 單路口模糊控制器
    3.3 仿真分析
        3.3.1 MATLAB仿真過程及結(jié)果
        3.3.2 Paramics可視化仿真
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于遺傳算法的單路口交通控制策略與優(yōu)化方法
    4.1 模糊控制器設(shè)計(jì)中存在的問題及解決方法
    4.2 遺傳算法優(yōu)化設(shè)計(jì)
        4.2.1 遺傳算法簡(jiǎn)介
        4.2.2 利用遺傳算法優(yōu)化模糊控制器
    4.3 仿真分析
        4.3.1 遺傳算法優(yōu)化隸屬度函數(shù)的結(jié)果
        4.3.2 遺傳算法優(yōu)化模糊規(guī)則的結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第5章 多交叉路口交通信號(hào)協(xié)調(diào)模糊控制
    5.1 多交叉路口的模糊控制
        5.1.1 交通模型描述
        5.1.2 模糊協(xié)調(diào)控制結(jié)構(gòu)與算法
        5.1.3 模糊控制器設(shè)計(jì)
    5.2 遺傳算法優(yōu)化模糊控制器
        5.2.1 遺傳算法優(yōu)化協(xié)調(diào)模糊控制器的工作過程
        5.2.2 編碼方式與初始種群的產(chǎn)生
    5.3 仿真分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文及科研成果



本文編號(hào)：3767202