基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点，给出了一种交叉口多相位自适应控制算法，综合考虑相邻车道上的车队长度，利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果表明，所设计的模糊神经网络控制器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。     

孤立交叉口多相位自适应模糊控制及其神经网络实现

针对城市中心区交叉口交通流分布的特点,综合考虑本相位和相邻相位车道上的车辆排队长度(以下简称“队长”),应用模糊控制和神经网络具有的学习功能,提出了一种孤立交叉口多相位自适应模糊控制算法,该算法采用两个规则前件进行模糊推理,并给出了基于3层神经网络实现的模糊控制器的网络结构及其改进的BP网络训练算法和运行程序,结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制方法在信号周期自动调节和减少车辆延误方面都有明显改进,在实现城市交叉口智能控制中具有推广应用价值。     

基于两级模糊控制的交叉口多相位控制

针对城市交叉口存在关键车流与非关键车流相互干扰的特点,基于两级模糊控制的思想,研究了交叉口多相位两级模糊控制器的设计思想及设计方法,给出了基本绿灯延长时间和附加绿灯延长时间的算法.仿真结果表明,设计的两级模糊控制器能有效减少车辆通过交叉口的总延误时间,适用于多车流的孤立交叉口多相位信号控制.     

基于神经网络的城市关联交叉口交通流预测控制方法

为了改善城市路网整体通行效率,针对城市交通流实时变化以及高度非线性的特点,提出一种基于神经网络的城市关联交叉口交通流预测控制方法。以关联交叉口的总体排队长度最小为性能指标,以神经网络作为交叉口的交通流量预测模型,并通过交通流量实测值与预测值之间的误差实现对神经网络的在线训练。结合神经网络预测控制方法,给出了城市关联交叉口信号控制中信号周期、绿信比（或相位时长）以及相位差的确定思路。仿真试验结果表明：以关联交叉口总体排队长度最小为优化指标的交通流预测控制策略,可提高关联交叉口的总体通行效率。     

车联网环境下连续信号交叉口协同控制模型

智能交通信号控制技术是缓解交通拥堵的重要手段。为解决传统强化学习算法应用到连续多交叉口的局限性问题，提出了1种基于上下层神经网络的连续交叉口交通信号控制模型。控制模型由下层神经网络选择当前状态下可能的最优控制策略，再由上层神经网络根据各路口车均延误进行二次调整，将最终控制策略应用到多交叉口的相位配时中。以典型连续3个交叉口为例，通过SUMO仿真平台对模型进行仿真验证，在低与高饱和度下，该控制模型分别对车均延误降低了23.6%和26%，排队长度降低了8.4%和9.4%。实验数据表明，该模型可有效提高连续交叉口道路通行能力，为缓解城市交通拥堵提供了1种有效技术手段。      

基于知识库的平面交叉口多相位信号设计理论研究

相位设计是信号设计的首要步骤，信号相位直接影响交通流运行的安全性和交叉口可提供的通行能力。本文论述了相位相序设计的新理念，提供多相位相序设计的原则和方法，在运用多相位时，实行以整体车流为主的相位设计方法，以车流通过交叉口的通行时间的均衡原则来设计相位。构造了多相位信号的专家系统知识库，使更为灵活的多相位设计成为可能，并建立了相位设计的评价方法，为交叉口多相位设计专家系统知识库的开发提供了思路。     

常规交叉口信号控制方案选择逻辑分析

结合交叉口交通特征快速制定交叉口信号控制方案的需求逐渐增加,针对常规交叉口的信号控制方案简明选择逻辑研究可加快设计效率.基于各种基本信控方案的特征和适用特点,充分考虑交叉口交通流量分布特征,制定符合常规交叉口配时需求的快速决策生成信号控制方案的基本逻辑.经过单口放行方案适用性判断,左转专用相位必要性确定、嵌套相位方案适用性判断等步骤,确定目标交叉口最佳相位相序方案.并针对嵌套相位特殊情况给出了嵌套相位的配时方法.最后对逻辑方法的适用性以及应用拓展情况进行分析.      

一个改进的城市交叉口信号配时模型

章对城市交叉口信号配时问题进行了研究．从行车和行人的安全角度出发．研究了6相位的控制方式，提出了以车辆在交叉口的时间延误之和最小化为控制目标．建立了一个新的交叉口信号配时模型，并采用了神经网络、遗传算法等人工智能方法对模型进行求解。     

现代有轨电车条件下的交叉口信号控制方法

以交叉口交通效益最大化为目标,对现代有轨电车条件下的交叉口信号控制方法展开研究.改进了NSGA-II算法,提出了基于非支配排序的交叉口多目标优化算法,对单点交叉口多目标优化模型求解.在获取基础信号配时方案的基础上,根据车辆的实时参数,构建现代有轨电车主动信号优先控制方案评价指标体系,利用DEA-TOPSIS模型客观地从优先相位延误、非优先相位延误和电车偏移度等多个方面对各信号控制方法进行分析,实现最优信号控制.仿真实验表明:交叉口人均延误时间和平均停车次数为有效的控制目标;基于非支配排序的交叉口多目标优化算法与加权组合遗传算法相比,可综合优化多目标;与NSGA-II算法相比,可降低交叉口人均延误时间1.8 s,降低平均停车次数0.02;基于DEA-TOPSIS模型的有轨电车信号控制评价方法可以客观地综合多角度分析各信号控制方法的有效性和变化趋势,实现最优信号控制.      

基于两级模糊控制的交叉口多相位控制

针对城市交叉口存在关键车流与非关键车流相互干扰的特点，基于两级模糊控制的思想，研究了交叉口多相位两级模糊控制器的设计思想及设计方法，给出了基本绿灯延长时间和附加绿灯延长时间的算法。仿真结果表明，设计的两级模糊控制器能有效减少车辆通过交叉口的总延误时间，适用于多车流的孤立交叉口多相位信号控制。