多相位交通信号配时的模糊控制方法

基于交叉路口车流量数据采集和统计分析,提出了多相位交通信号绿灯配时的模糊控制方法和相应的交通信号配时控制算法.由实例研究表明,所构建的模糊控制器能对交叉路口的交通实施准确的和智能化的控制.     

城市主干道的多路口模糊协调控制

首先提出一个简化的交叉路口交通流模型,然后从系统的角度提出了一种区别于传统信号协调控制的新算法.模仿交警指挥时的判断决策过程,设计了一种基于相序优化的模糊控制器.进行交通控制时,采用模糊控制器和相序优化器联合控制.前者用来决定改变当前绿灯相位时刻,后者从相序中根据优先权的大小决定下一个放行相位.仿真研究表明,控制效果良好.     

基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制

分级模糊控制能有效减少模糊规则数，易于提取模糊规则，适合于交通状况复杂的城域交叉路口的交通控制，但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题．为此，提出了一种面向城域单交叉路口的自适应两级模糊控制系统，并采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化调整．该控制系统具有分级模糊控制的优点，同时可以让模糊隶属度的选取更为合理，使模糊隶属度函数在不同交通情况下自适应地变化，从而改善控制效果．对一个两相位孤立交叉口进行仿真．结果表明该法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间。     

城市主干道的多路口模糊协调控制

首先提出一个简化的交叉路口交通流模型,然后从系统的角度提出了一种区别于传统信号协调控制的新算法。模仿交警指挥时的判断决策过程,设计了一种基于相序优化的模糊控制器。进行交通控制时,采用模糊控制器和相序优化器联合控耕。前者用来决定改变当前绿灯相位时刻,后者从相序中根据优先权的大小决定下一个放行相位。仿真研究表明,控制效果良好。     

汽车启动时安全距离模型的改进及其验证

为了精确研究在信号灯交叉路口车辆启动时的跟驰行为,提出了一种基于加速度的Kometani改进模型。在分析车辆行驶行为特征的基础上,结合实际观测的交通数据,对Kometani模型进行了验证。针对Kometani模型出现的部分点与实际数据趋势不相符等问题,增加了车辆加速度因素并予之改进。改进后的模型考虑了车辆的速度和加速度对于车辆安全距离(即车间距)的共同影响,从而能够更加全面准确地描述交通路口的实际交通现象。采用在交叉路口采集的实际数据,并对改进后的模型进行了验证;通过验证结果与原模型验证结果进行对比分析,表明改进后的模型更符合实际交叉路口车辆启动时的跟驰行为。     

城市交通灯信号配时控制器优化的一种新策略

以某市一孤立单交叉路口为例，在双模糊控制器协调控制获得相序和各相位的绿灯时长的基础上，提出了一种采用将遗传算法和模拟退火有效结合的GASA混合算法，设计了城市单交叉路口的多相位信号配时控制方案.Matlab仿真结果表明这种新算法可以达到避免局部最优、更快实现全局收敛的目的，与单纯采用遗传算法优化控制器参数相比，可以实现更小的平均车辆延误，保证车队更顺畅地通过交叉路口.     

基于模糊模式的交通灯智能控制研究应用

针对智能控制重要分支之一的模糊控制,本文主要阐述了模糊模式在智能控制中的研究应用.首先简要介绍了智能控制的发展概述,然后描述了模糊模式和其特点以及模糊模式控制系统的主要组成部分.模糊模式在交叉路口的信号灯智能控制中的应用,表明模糊模式控制能够有效减少单交叉路口平均车辆延误时间,使交叉路口通行更为通畅.     

烧碱浓度Fuzzy检测中隶属函数的确定

在研制烧碱蒸发微机控制系统时,对烧碱浓度模糊检测中的隶属函数进行了研讨,并对生产现场采集的数据进行分析和验证,模糊检测控制器所涉及的偏差、偏差变化率、输出控制量的模糊集均符合正态分布.实际应用证明隶属函数设计的模糊检测控制器,对烧碱浓度的测量具有较高的精度,隶属函数的确定对微机模糊控制的发展提供了有价值的参考.     

基于模糊逻辑的过饱和交叉口定周期配时方案优化

引入模糊逻辑模拟高峰时段过饱和交叉口处交通信号控制器的逻辑,基于车辆排队长度给出了绿灯延长时间的模糊逻辑规则,计算出每个入口的有效绿灯时间,使用SimTraffic仿真软件对模糊逻辑的优化过程和传统的定时控制的效果进行对比。本文观测了北京市平乐园交叉路口高峰时段的交通流数据,通过延误指标的计算,基于模糊逻辑的优化方法比传统的定周期配时方法延误减少13.7%,具有较好的控制效果,对过饱和交叉口配时方法具有较好的普及意义。     

基于CAN总线交叉口交通监控系统设计

交叉路口智能交通监控系统是解决交叉路口交通瓶颈的重要手段.本文首先研究了城市交通智能监控系统网络架构,重点探讨了路口级交通监测与控制平台建设,提出了基于CAN总线的交叉路口交通监控系统的设计与实现方案,结合MSP430单片机完成CAN节点模块硬件设计和软件开发,并对CAN总线上层传输协议进行了开发.通过所构建的最小CAN总线实验系统,验证了基于CAN总线的数据传输及通信协议的可行性、实时性和可靠性.     

城市交通单交叉口两级模糊控制器的设计

针对交叉口信号灯模糊控制器的特点,采用分级的模糊控制器,有效地减少了控制规则数,使控制规则的选取更加容易。同时,为了使设计的控制器更加符合实际交通状况,设计的控制器不仅优化相序,而且优化绿灯配时。通过仿真证明,该系统能有效地提高交叉口的通行能力,减少车辆延误。     

道路交叉口信号的模糊神经网络控制

应用模糊神经网络对交通系统进行控制是一种新的尝试，它可以充分发挥模糊逻辑和神经网络的优势，实现更为有效的控制。提出了一种基于模糊神经网络的道路交叉口交通信号控制方法，根据两相位的关键车流信息来决定绿灯延长时间，形成控制策略。仿真结果表明，与传统的定时控制方法相比，所提出的神经网络控制方法在车辆平均延误时间和排队长度方面都有较大改进，该方法有效、可行。     

干道交叉口交通信号的模糊控制设计

城市主干道往往承受着巨大的交通负荷，而干道交叉路口的交通流控制效果的好坏直接影响着整个城市的交通状况．以城市主干道交叉口为研究对象，提出了一种实用的交通流模糊控制算法．在现有的模糊控制算法的基础上，增加了绿灯延时终止算法，该算法通过对绿灯延时的细微调整，防止了不必要的绿灯延时，从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化．仿真结果表明。该控制方法比固定配时控制方法能更好地减少行车延误时间．     

干道交叉口交通信号的模糊控制设计

城市主干道往往承受着巨大的交通负荷，而干道交叉路口的交通流控制效果的好坏直接影响着整个城市的交通状况．以城市主干道交叉口为研究对象，提出了一种实用的交通流模糊控制算法．在现有的模糊控制算法的基础上，增加了绿灯延时终止算法，该算法通过对绿灯延时的细微调整，防止了不必要的绿灯延时，从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化．仿真结果表明，该控制方法比固定配时控制方法能更好地减少行车延误时间．     

十字交叉路口拥堵状态的公交优先控制策略

针对采用饱和度判定交叉路口交通拥堵存在滞后性问题,本文采用临界饱和排队长度和排队拥堵率判定路口交通拥堵状态,提出了单向拥堵与双向拥堵情况下的公交优先策略,并采用Vissim软件仿真公交优先策略的可行性。通过仿真结果可以看出,实施公交优先后,优先相位的车均延误与人均延误显著降低,而非优先相位的车均与人均延误略有增加,但整个相位周期的车均延误变化不大,而人均延误降低较多。研究结果表明,采用排队拥堵率判定交通拥堵,并在拥堵情况下实施公交优先具有可行性。     

城市区域交通智能分散控制研究

针对城市区域交通非线性、不确定性和模糊性特点，提出了一种新颖的实时智能分散控制策略.把整个城市区域交通作为一个大系统，区域中的各交叉口作为子系统，在每个交叉口设置一个独立的控制器，该控制器根据自己和相邻交叉口的交通流信息对交叉口的相序、相位切换、信号周期和绿信比进行动态优化.每个控制器有3个模块组成：相序优化模块、绿灯判断模块和相位切换模块.对每个控制模块设计了相应的模糊优化控制算法，并用改进的BP神经网络实现算法的模糊关系.控制目标是保持区域内各交叉口前的交通畅通和车辆延误最小.仿真研究表明，在交通流量较大和流量时变的环境下，智能分散控制方法比普通单交叉口车辆感应控制方法的控制效果更好,实用性更强.     

基于GA的多相位交通信号模糊控制器优化方法

一般模糊控制器控制规则依赖于专家经验,量化因子固定,不能随交通流的变化而动态改变,针对这种情况,提出了基于遗传算法的模糊控制器的优化控制,对模糊控制器所作出的决策进行动态调整,介绍了控制过程、染色体的编码及遗传算子的实现方法.以车辆平均延误为目标函数,在模糊控制器作出判决的基础上,对控制规则的调整量进行了全局寻优,加快了收敛速度.通过对一个四相位交叉口进行仿真,结果表明控制效果有明显的改善.     

单交叉路口交通流的通用多相位智能控制策略

为提高城市道路交叉路口信号控制的效率，采用面向对象的设计思想，提出了一种新的通用多相位信号控制策略.根据实际交通状况交互建立单交叉路口的通用模型，根据当前路口各车流向的车流量实时分布信息，及时调整相位数和各相位的车流向组合.实时传递路口交通情况，采用模糊控制策略，以车辆延误时间最小为优化目标，对单交叉路口的信号相位和相位绿灯时间分别进行优化.根据实测数据对该方法进行了仿真研究，并与普通信号控制方案作了对比.结果表明，这种通用信号控制方案能使交通流量总体趋于均衡，缩短了车辆延误时间.