一种多相位交叉口模糊控制方法

基于车流阻塞参数b,设计含绿灯延长和相位选择2个模糊控制器的多相位交通信号控制系统。根据当前路口和下游路口参数,输出当前通行相位绿灯延长时间。若延长时间为0,则进入相位选择模糊控制器,输出下次通行相位。仿真结果表明,该设计方法可有效控制多相位路口的交通信号。     

单交叉口的多相位模糊控制

基于人对多相位单交叉口交通指挥的决策过程,设计了一种新的模糊感应控制 器,把队长作为控制目标,综合考虑相邻相位车道上的车队长度,以此来决定绿时分配.仿真及 实际应用结果表明：新的模糊控制方法更接近人的决策过程,能更有效地进行单路口多相位 闭环控制.     

基于环形线圈检测器的复杂交叉路口多相位模糊控制

利用环形线圈检测器获得复杂交叉路口的实时交通数据,设计了一个三路交叉复杂路口交通信号灯的多相位模糊控制。通过多相位设计对交叉口的复杂交通流进行了规划组织,模糊控制策略可以对绿灯配时进行适当的调整以适应交通状况的实时变化。仿真结果表明,多相位模糊控制效果在减少车辆延误时间指标上优于传统的定时控制。     

交通信号多相位智能优化控制方法

提出一种以乘客平均延误最小为评价指标的变相序交通信号多相位模糊智能优化控制方法。在相位的选择上同时考虑相位的车辆排队长度和乘客量,使得乘客量大的相位优先通行,体现了交通系统公交优先的思想。采用模糊控制方法获得绿灯增益时间。仿真实验分析表明,与传统模糊控制方法相比,该方法能更有效地减少乘客平均延误。     

单交叉口多相位模糊控制及仿真研究

本文提出一种基于车辆等待长度的城市单交叉口多相位模糊控制方法,并开发了计算机仿真系统,真实地反映了交叉口的实时信号控制过程：用此系统对上述控制器进行四相位交叉口的仿真试验,以通过交叉口的平均等待车辆长度作为性能评价指标,仿真结果表明,控制效果比较满意,优于定时控制方法。     

单交叉口交通灯信号模糊控制及其仿真

本文采用模糊控制算法对四相位三车道单交叉口的交通灯进行控制。首先通过离线计算机得到绿灯延时的模糊控制查询表,根据当前等待队列长与通行队列长查表和到绿灯延时。通过使用同一随机种子产生随机数对该方法与传统定时控制方法进行仿真,仿真结果表明模糊控制方法在车辆延误时间上较之传统定时控制方法大为改善。     

基于模糊控制的智能交通系统

针对平面交叉口的智能交通信号控制,提出了多相位路口实时的模糊控制方案。根据各相位的车辆排队长度实际交通量,设计信号灯配时方案,减少车辆在路口的排队长度。对上述控制方案进行仿真实验,仿真实验结果表明,该控制方案能很好的改善实际交通状况,控制效果优于定时控制的方法,从而有效的提高平面交通路口的通行能力。     

基于遗传算法的多模型模糊控制

在非线性系统的多个平衡点建立线性模型的基础上，提出了多模型系统的模糊加权控制策略，采用遗传算法对模糊系统的隶属函数进行优化，综合了遗传算法强大的空间搜索能力，高精度和模糊控制器快速性的优点，使模糊控制达到较好的控制效果，仿真结果证明了所给方法的有效性。     

单路口交通信号多相位实时控制模型及其算法

针对城市道路交叉口的交通流特性,对单路口交通信号多相位实时控制的模型和算法进行研究.首先提出一种改进的单路口交通信号多相位实时配时模型,该模型可反映交叉口交通状况的实际需求.同时,采用能随交通需求的变化而实时变化的加权系数,将交叉口3个优化目标函数转化为单目标函数优化的问题.为提高模型的计算速度以及降低交叉口信号机的单机计算量,采用蚂蚁算法中的精英蚂蚁寻优策略求解模型.最后,以伪代码的形式设计了求解该问题的程序流程,并通过一个实例验证了模型及其求解算法是合理的和有效的.     

单点交通信号控制系统的优化设计

针对城市固定相序的单路口多相位交通信号进行控制,本文设计了基于车流量预测的动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统。综合考虑当前相位、后续相位的交通需求度,以此决定绿灯时间分配。通过模拟交通指挥者实际进行交通控制,实时根据各相位车辆的多少进行信号的智能控制。采用遗传算法对模糊隶属度函数进行优化调整,使隶属函数的选取更为合理,随交通状况的改变自适应地调整。仿真结果表明,该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间,明显优于传统控制方法,并且能更有效地处理随机性较大、不确定性较强的交通流。     

一种基于模糊神经网络的可靠流量控制模型

为控制P2P流量,本文从数据缓冲区使用的实时状态出发,提出了一种基于模糊神经网络的拥塞控制模型,该模型把缓冲区划分为两个队列分别存放P2P和非P2P的数据包,通过模糊神经网络预测评估缓冲区队列的拥塞状况,并建立一个评估函数对各队列的空间分配作出指导,使得能够控制各队列的拥塞状况,并动态的调整缓冲区队列的分配,在缓冲区溢出前主动丢包,避免缓冲区锁定。模拟实验的结果表明,该模型在保证网络资源分配的公平性方面取得了较好的效果,它降低了数据包排队延时和丢包率,提高了路由器处理网络拥塞的能力。     

基于单片机控制的智能多相位交通控制信号机

为了提高道路交叉口的通行能力,提出了一种融入计算机技术、网络通讯技术和电子、自动化技术而设计的基于单片机控制的智能多相位交通控制信号机。文中首先介绍了智能多相位交通控制信号机的控制原理和控制方式,然后详细介绍了其功能、硬件组成及软件设计。     

ATM网络模糊拥塞控制策略研究

ATM网络信息拥塞是制约网络发展的一个重要因素。本文针对单瓶颈节点网络,考虑两个饱和非线性因素,制定控制规则,寻找优化参数,设计模糊控制器。仿真结果表明在回路时延和可用带宽大幅波动的情况下,系统仍具有较好的控制效果,保证服务质量,进一步验证了算法的有效性。     

基于累积时延的流媒体传输模糊拥塞控制

为保证网络流媒体传输质量,在流媒体的传输中需要采用有效的拥塞控制策略.结合流媒体数据对时延敏感的特点,提出了一种基于累积时延的模糊拥塞控制算法,该算法在流媒体数据流传输过程中检测和跟踪其时延,在转发分组数据前,根据容忍时延阈值,丢弃超时数据包,减少不必要的带宽浪费,并且对所到达的数据流按照累积时延进行优先级分类,把全局性缓冲区和各队列的局部性缓冲区按照正常、拥塞避免和拥塞的规则划分为3个具有交叉过渡域的阶段,然后采用整体和局部相结合的拥塞控制方法,实现队列调度过程中的模糊处理,从而对网络拥塞进行有效的控制.理论分析和实验结果表明,使用基于累积时延的模糊拥塞控制算法,能有效改善流媒体的传输性能,是解决流媒体传输拥塞控制的有效途径,并能对提高网络性能起到重要作用.     

FPGA的模糊控制交通灯控制方案设计

针对目前交叉路口交通控制信号灯的绿信比固定不变的问题,提出一种模糊控制的方案。根据当前相位的车流量和当前相位与下一相位车流量之差,实时控制相位绿信比,缩减车辆在交叉路口的排队长度。绿信比可在FPGA上模拟实现,采用E—Elements ISE Development Kit开发套件,使用ISE10．1软件设计工具,对上...     

一种基于模糊逻辑的交通堵塞量化评价法

论述一种基于模糊逻辑的交通堵塞量化评价法．交通堵塞水平是一个从“畅通”到“堵塞”连续变化的量。通过分析道路交通理论,选择几个交通参数作为模糊推理系统的输入变量来评价交通堵塞情况并总结一些推理规则。     

一种基于模糊理论的拥塞控制算法

路由器在处理拥塞时,通常把网络载荷分为正常、拥塞避免和拥塞三个阶段,并在拥塞避免阶段开始采取行动。由于各个阶段的描述存在一定的不确定性,因此一些传统的方法很难取得更好的效果。论文则充分利用模糊理论在处理不确定性问题上的优越性,采取整体和局部相结合的方法,从而在保证各TCP连接吞吐量的公平性方面,取得了比传统的方法更好的效果。实验仿真结果表明,模糊算法较传统方法更为合理,从而更好地改进了路由器的拥塞控制性能。     

模糊内模PID控制及应用

工业控制系统经常存在时滞现象,且含有一定程度的非线性环节,采用常规控制方法很难满足控制要求.内模控制对时滞系统具有较好的控制作用.当内模与系统实际模型相差较大时,控制效果将会下降.根据影响系统参数的主要因素,预先确定在不同条件下系统的传递函数.当系统运行时,借助模糊控制理论,直接调用相应的系统参数,并采用内模PID进行控制.实际应用表明,该方法具有很好的控制效果.     

基于模糊神经网络的道路交叉口交通控制方法

提出了一种基于模糊神经网络的道路交叉口交通控制方法,分别把关键车流信息和非关键车流信息作为控制输入,采用两级控制器结构,综合形成控制策略。仿真结果表明,与传统的定时控制方法和只考虑关键车流的情形相比,所提出的两级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。     

基于模糊模型的非线性通用模型控制

通用模型控制是一种有效的非线性控制方法,但该方法的应用条件是过程一阶微分模型必须要有显式解.为了克服这一局限性,提出一种基于模糊模型的通用模型控制策略,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证了通用模型控制策略的可实现性.该控制器参数物理意义明显,整定方便,仿真结果表明了该控制策略的有效性和鲁棒性.