基于模糊神经网络的单交叉口变相序控制

针对城市交通流时变的特点，提出了一种可变相序自适应单交叉口控制算法，该算法根据通行权转移度来决定放行相位及通行时间，并综合考虑了所有相位车辆排队长度以及绿灯相位通行时间。通过多层BP神经网络实现单交叉口多相位模糊控制。结果表明，该控制器具有学习和泛化能力，可以有效的提高绿灯时间利用率并减少车辆平均延误。