本文關鍵詞：基于人工智能的城市交通信號控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《浙江工業(yè)大學》 2007年

基于人工智能的城市交通信號控制研究

楊海東  

【摘要】： 隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展,城市交通信號控制已成為最重要的研究方向之一。由于城市交通的復雜性,采用傳統(tǒng)的控制方法已無法有效地解決交通信號控制問題,本文采用人工智能控制的方法對城市交通信號進行研究,主要包括以下幾方面內容: 1.基于RBF神經網絡建立了單交叉口自學習控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠模擬交通警察指揮交通的思維過程,能夠根據四相位交叉口各相位車輛的排隊長度,對各個相位的綠信比和總的信號周期進行實時分配,并且隨著交通狀況的變化,可以對信號配時效果進行評價,根據車輛排隊長度的變化,對信號作出調整,具有自學習功能。與傳統(tǒng)的定時控制相比較,該系統(tǒng)能夠更好地適應實際交通狀況,提高交叉口的通行能力。 2.提出優(yōu)化相序和模糊神經網絡控制相結合的方法對交通干線進行實時控制,并建立了協調控制模型。該模型由兩層控制器組成:交叉口控制器(下層)和協調單元控制器(上層)。下層控制器又由兩個控制器組成:相序優(yōu)化器和綠燈延時控制器,相序優(yōu)化器用于調整交叉口的相序,綠燈延時控制器負責各個相位的綠燈延時時間。上層控制器用于調整干線的信號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長度盡可能短。仿真表明:該模型比傳統(tǒng)的定時控制更能有效地減小平均車輛延誤,驗證了算法的有效性。 3.最后,對全文進行總結,并對進一步的研究提出一些展望。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TP18;U491.51
【目錄】：

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