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．     

基于模糊控制及绿时利用率的感应控制优化

单点感应控制信号配时是一个复杂的问题,将绿时有效利用率作为控制参数之一,运用模糊控制理论对感应控制进行配时优化．提出一种感应控制的优化方法,基于模糊控制及绿时有效利用率,确定模糊控制的输入,以绿灯延长时间作为输出,采用模糊推理得出绿延时的查询表．考虑交通流的特点,根据定时控制最佳周期时长的思想,分别确定感应信号控制的控制参数,最大绿灯时间和最小绿灯时间．用一个简单的两相位算例进行定量分析,用以讨论所提出优化方法的可行性．     

基于中关村西区的区域协调模糊控制

为了缓解城市区域交通网络中支线交通流与主线交通流之间的矛盾,根据系统工程中大系统分解协调的控制思想,提出了一种区域协调模糊控制算法,重点介绍了协调控制的设计思想及控制结构．通过微观交通仿真软件Paramics进行了算法仿真,仿真结果表明,该控制算法能对网络交通进行有效疏导,从而验证了该算法应用于城市区域交通网络进行区域协调控制的可行性．     

非均衡交通流五岔路口交通信号智能控制研究

为了缓解交通拥堵,减少车辆在交叉口的等待时间,针对五岔路口非均衡交通流,采用基于人工鱼群算法的交通信号控制方法,实现了五岔路口多相位变相序的智能控制.该方法首先由红灯相位的车辆排队长度和红灯持续时间得到该红灯相位的通行紧急度,把通行紧急度最高的相位作为下一绿灯相位;其次,将当前绿灯相位车辆排队长度和筛选出的下一绿灯相位车辆排队长度与当前绿灯相位车辆排队长度的差值作为输入,利用模糊神经网络控制器实现绿灯延时.为了避免模糊神经网络陷入局部最小值,利用人工鱼群算法对模糊神经网络参数进行优化.在不同的车辆到达率情况下进行仿真研究,结果表明:该方法比传统的控制方法在自动调节信号周期方面效果更好,减少车辆平均延误7.2%左右.     

一种交通信号灯模糊控制器的模型设计

针对当前交叉口交通流运行的高度复杂性和随机性,设计了基于模糊控制的城市交通信号控制系统,不需要建立精确的数学模型,能够适应交叉口的实时控制.采用的模糊控制器输入参数是2个方向上的车辆数目,输出是绿灯的延时长度.该系统具有易于测量,误差小的特点.模糊控制具有简单、稳定、实用的特点.     

基于模糊逻辑交通信号优化控制算法

提出了基于模糊逻辑单交叉口信号变相位控制算法，并实现了仿真．传统的信号控制方法，仅考虑了相位时问的优化，而忽略了时相位组合的优化，以现实中常用的4相位信号控制为例，通过研究发现，在不改变原来4相位相序的前提下，通过灵活的相位组合，可以获得更好的控制效果．与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比，交通信号变相位控制的相位组合、相位时间更加灵活，更适应城市交叉口实时变化的交通状况．以典型的十字路口为对象，选用不同时段的交通流状况进行仿真实验，研究结果表明，对于交通流量不平衡的交叉口来说，信号变相位模糊控制的效果要优于传统的模糊控制，能够减少车辆延误时间，是进行城市交叉口信号控制的一种实用和有效的算法．     

基于可变相序的多相位交叉口信号的模糊控制

根据城市交通中交叉口处各车道车流量时刻变化的特点,在对绿灯的延时进行模糊控制的基础上,综合考虑各相位的延误次数,对下一放行相位的选择亦进行模糊控制。提出一种基于可变相序的多相位交叉口模糊控制方法,合理选出优先权较大的相位作为放行相位。该控制方法可有效提高交叉口的通行能力,减少车辆延误。     

基于模糊逻辑交通信号优化控制算法

提出了基于模糊逻辑单交叉口信号变相位控制算法，并实现了仿真．传统的信号控制方法，仅考虑了相位时间的优化，而忽略了对相位组合的优化，以现实中常用的4相位信号控制为例，通过研究发现，在不改变原来4相位相序的前提下，通过灵活的相位组合，可以获得更好的控制效果．与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比，交通信号变相位控制的相位组合、相位时间更加灵活，更适应城市交叉口实时变化的交通状况．以典型的十字路口为对象，选用不同时段的交通流状况进行仿真实验，研究结果表明，对于交通流量不平衡的交叉口来说，信号变相位模糊控制的效果要优于传统的模糊控制，能够减少车辆延误时间，是进行城市交叉口信号控制的一种实用和有效的算法．     

基于上游出口检测的公交优先信号控制

针对城市中心区部分主干道受道路条件和交通条件限制不能开辟公交专用道的情况,为了能在这些干道上开展公交优先信号控制,提出在上游交叉口的出口设置交通流检测器,基于实时检测数据对公交车等大型车辆通过下游交叉口停车线的时间区间进行估计,合并所有公交车辆通过下游交叉口停车线的时间区间,形成若干公交车队在交叉口停车线的运行图式,用该图式同交叉口主干道方向信号运行图式比较,决定该方向信号相位的绿灯时间延长或红灯提前结束,以实现有条件公交优先信号控制。交通仿真表明:该方法除使交叉道路上的车辆延误有所增加外,车均延误有所降低,且公交车延误下降幅度较大。     

Markov模型的交叉口交通信号模糊控制

针对城市交叉口交通流分布的特点,提出了一种经遗传算法优化的模糊控制算法。该算法采用模糊逻辑控制和具有寻优能力的遗传算法,并结合马尔科夫链理论对交通流分布概率进行分析,通过遗传算法对模糊控制器隶属度函数进行优化调整。为检验方法的性能,以交叉口车辆平均延误作为性能指标,在相同交通条件下进行仿真实验。研究结果表明:相对于传统方法,本研究提出的方法能够有效减少交叉口车辆的平均延误,提高交叉口的通行能力。     

智能交通中单交叉口多相位信号动态控制系统研究

在城市交通控制中,平面交叉口各方向的交通流在不同时刻是不同的。针对这一特点,介绍了一种采用实时模糊和定时控制对单交叉口多相位信号进行动态控制的系统,并提出了一种改进的单交叉口多相位信号实时配时模型。此模型是在模糊控制的基础上采用遗传算法,不断改进控制规则,优化多相位交叉口信号实时控制模型,对绿灯延长时间进行细微调整,实现实时控制。     

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。     

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.     

三串联路口信号灯智能控制与计算机仿真

分析了城市交通系统的特点 ,把模糊控制运用到交通信号灯的实时控制中。在现有的城市交通现状下 ,选择了较有代表性的交通路口 ,在实地进行了数据的采集 ,对数据进行了筛选和分析后 ,建立了理想化的三串联十字路口的城市交通系统模型。在路口处设置车辆检测器 ,使交通系统能随时掌握到达的车辆数。为了减少路口车辆的等待时间 ,提高交通信号灯的控制效能 ,对交通系统模型运用模糊控制的方法 ,建立了模糊控制规则 ,设计了模糊控制器 ,通过对信号灯延长的控制进行优化。通过仿真程序进行系统仿真 ,仿真结果表明优化后的车辆等待时间优于没有优化的交通情况     

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。     

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.     

一种基于模糊神经网络的城市道路交叉口可变相序控制

在结合模糊控制和神经网络各自优点的基础上,提出一种城市道路交叉口可变相序自适应控制算法.算法根据通行权转移度设计出相位转移模块和绿灯延时模块,并分别为之建立模糊控制器,每个控制器都通过多层BP神经网络来实现.仿真结果表明,该方法能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力.