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城市交通干线递阶模糊控制

用递阶结构和模糊理论来解决交通干线的实时协调控制问题  (本文共7页) 阅读全文>>

河海大学
河海大学

城市交通干线交叉口间递阶模糊神经控制算法的仿真研究

随着经济的发展和城市化水平的提高,城市交通问题日益突出,对现有交通进行有效的管理和控制已成为我国城市交通中迫切需要解决的问题。城市交通干线作为城市路网中的重要组成部分,它的通畅与否直接影响整个城域交通网络能否平稳、安全地运行。因此本文以此为出发点,开展了对城市交通干线交叉口协调控制的相关研究,以缓解日趋紧张的交通拥挤问题,提高交通效益。本文在总结了前人成果的基础上,首先利用大系统理论和递阶理论,把城市交通干线作为一个大系统进行分解,把干线上的各交叉口作为子系统,再分别使用定时协调控制算法、递阶模糊控制算法对其进行控制仿真,并首次提出了利用人工神经网络来确定递阶模糊控制中交通特性参数的递阶模糊神经控制算法。然后用VC实现了基于数据库的算法仿真程序,详细说明了程序实现的步骤、关键算法的程序流程图及源代码;最后通过算例对三个控制算法进行结果分析,得出以下结论:在城市交通干线的协调控制中,递阶模糊神经控制算法优于递阶模糊控制算法,而递阶...  (本文共100页) 本文目录 | 阅读全文>>

长安大学
长安大学

基于递阶模糊控制—遗传算法的城市干线交通信号智能控制方法研究

目前对于城市干线交通信号智能控制技术研究主要采用的是模糊控制理论,并取得了一定的交通控制效果,但是模糊控制理论中所采用的隶属函数或控制规则一旦确定就不再更新,这势必造成与实际交通变化情况不符的情况,致使控制效果大大降低。本文在分析总结前人研究成果的基础上,开展了基于递阶模糊控制-遗传算法的城市干线交通信号智能控制技术研究。首先,采用递阶模糊控制系统,对城市干线各交叉口进行协调优化控制,尽量降低交通干线上通行车辆的平均延误数,提高交通干线的通行能力;然后,针对模糊控制器存在隶属函数因人为制定而影响递阶模糊控制系统控制性能的不足之处,采用了遗传算法对模糊控制器的模糊控制输出量进行优化,使得递阶模糊控制系统的控制性能得以提高,交通干线的通行能力得以进一步提升。最后,运用MATLAB7.0编写仿真程序,分别对交通干线定时控制算法、递阶模糊控制算法以及递阶模糊控制-遗传算法进行仿真,详细说明了仿真方法、仿真流程及相关程序代码,通过算例对三...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆交通大学
重庆交通大学

基于交通冲突安全评价的城市干线交叉口信号协调控制研究

随着城市化速度的加快,机动车日益普及,使得交通拥挤日趋严重,交通事故频繁发生。城市干线交叉口作为城市路网通行能力的瓶颈和交通事故的多发地,对其实施科学的管理与控制,是缓解城市交通拥挤和减少交通事故的有效途径。论文首先在深入研究国内外城市干线交叉口信号协调控制和城市交通安全领域相关技术的基础之上,对城市干线交叉口信号协调控制设计的基本原理和主要方法,以及交通冲突技术的基本原理作了总结分析。然后将交通冲突技术运用到交通信号控制中,在排队长度的基础之上,增加了信号相位安全性这一评价指标,利用递阶模糊控制算法,提出了基于交通冲突安全评价的城市干线交叉口信号协调控制方法。最后对重庆市新南路线控系统进行信号相位安全评价,以冲突率为协调控制向量对相位差进行优化,设计了信号相位差的优化流程,给出了其中主要的模糊控制算法,并完成了算法的编程设计。基于交通冲突安全评价的城市干线交叉口信号协调控制,首次将交通冲突技术运用于线控系统的相位差优化设计中,...  (本文共86页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工程大学
哈尔滨工程大学

城市交通信号灯智能控制系统研究

城市交通拥堵的加剧导致了交通事故频发、车辆延误增加、环境恶化等诸多问题,已成为世界各国城市发展共同面临的问题。智能交通系统是解决交通拥堵问题的重要途径,城市交通信号智能控制是当前控制领域和交通工程领域的研究热点之一,也是智能交通系统的重要组成部分。由于城市交通系统本身是一个具有严重非线性,随机性,时变性、不确定性的复杂系统,以精确数学模型为基础的传统控制方法很难取到很好的控制效果,因此人工智能的方法愈来愈受到人们的重视。本文从控制科学的角度出发,融合了模糊逻辑和遗传算法人工智能理论,对城市交通信号系统的智能控制展开了研究,以缓解城市交通拥堵带来的危害。本文首先以单交叉口为研究对象,设计了多相位模糊交通控制算法,运用MATLAB7.0编写仿真程序,对多相位分级模糊控制系统在不同的交通条件下进行了仿真,并与交叉口在相同的交通环境下工作的定时控制进行比较。仿真结果说明了多相位分级模糊控制方法综合考虑各个车道上的排队长度,以此来决定绿灯...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

城市道路交通智能控制技术研究

城市道路交通智能控制技术是当前控制领域和交通工程领域的研究热点之一。随着人工智能、自动控制技术、计算机技术和通讯技术的迅速发展,各种交通模型和分析综合方法层出不穷,新的理论和研究成果不断出现,并已在实际工程应用中显示出巨大的威力和发展潜力。本文讨论城市交通的新的建模和控制方法。考虑到城市交通系统本身是一个具有严重非线性,随机性,时变性、不确定性的复杂系统,利用人工神经网络技术来建立城市交通流模型,并详细地阐述了神经网络的结构和学习算法。同时,利用人工神经网络技术、模糊逻辑理论和大系统理论,设计了一些先进的城市交通智能控制算法,分析和仿真表明,这些算法具有较强的鲁棒性、自适应性和自学习性,比传统的交通控制方法能更有效地解决城市交通问题。本文的主要内容如下:1)介绍了城市道路交通控制的发展历史,对国内外当前的研究成果进行了详尽的分析和阐述,指出了理论研究和实际应用中所存在的困难和一些亟待解决的问题,并提出了我国智能交通系统研究方向和...  (本文共190页) 本文目录 | 阅读全文>>