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全网络神经模糊控制在城市单路口交通实时控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在已有城市单路口交通模糊控制方式和控制策略的基础上,提出了基于全网络化结构的神经模糊控制方法。方法考虑了影响信号灯控制策略的各种因素,根据分级并行控制思路,对车流采用不同的优先级和不同的控制策略进行协调控制,提高了系统的实时性,降低了系统的复杂性。采用6层全网络结构的神经网络进行了控制算法的实现,并利用已有数据对神经网络进行了学习训练,使网络结构和参数具有更为广泛的适用性。 相似文献
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在城市道路主干线路口增设左转信号灯的建议 总被引:3,自引:0,他引:3
在城市主干线路口的交通指挥信号中增设一个左转向指标信号灯,实现路口过往车辆无交叉行驶,可改善路口的交通环境,提高路口的通行能力。 相似文献
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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。 相似文献
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多路口交通信号控制硬件在环仿真系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速有效地对信号控制系统的控制效果做出评价,提出多路口交通信号控制硬件在环实时仿真系统开发.通过采用硬件在环的方法,建立基于交通微观仿真软件的城市多路口交通信号控制仿真场景,与外部的信号控制器建立硬件在环系统,实现仿真场景与交通信号控制器的实时信息交互,形成符合实际交通控制情景的仿真环境,从而对多路口的交通信号控制系统的控制效果进行评估.对北京市中关村东路建模仿真,仿真结果表明硬件在环仿真系统不仅可以评价不同型号的信号控制器的控制效果,而且可以快速有效地对多路口的信号控制效果做出评价. 相似文献
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基于模糊控制算法的干道信号协调控制优化 总被引:1,自引:0,他引:1
城市干道是城市交通的主要载体,干道的畅通对提高城市道路的通行能力、缓解城市的交通拥挤起着重要的作用.城市交通系统是一种对象不确定的,结构十分复杂的大系统.城市道路交通控制主要是对交通信号的控制,针对对象的不确定性和复杂性,文章从交通信号控制的角度,对城市干道交通信号控制策略及其控制优化的参数(周期时长、绿信比、相位差)进行分析,并结合合肥市芜湖路的交通状况采用模糊控制的方法实现城市交通干道的优化协调控制.通过 Vissim 仿真,对芜湖路分别采用模糊协调控制方案、传统数解法协调控制方案及单点控制方案进行比较,结果表明模糊协调控制方案明显优于其他2种方法. 相似文献
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基于神经网络的城市关联交叉口交通流预测控制方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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"交通状态"具有外延不明确的模糊信息特征,交通流自身特征和评价主体的专业知识都不可忽视.因此,基于快速路检测线圈数据,引入了基于知识的模糊系统来判别快速路交通状态.在充分分析各种交通现象的基础上,提出了交通状态划分原则、依据,评价指标,以及状态判别的模糊集和模糊规则.该方法可以动态的显示路网的交通拥挤范围,为实施交通信息发布以及后期交通瓶颈的判别和改善提供依据. 相似文献
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以车辆排队长度为控制量,对单个交叉口信号配时提出模糊控制方法,并通过仿真模型,对采用模糊控制方法与未使用该方法在车辆的平均延误时间进行比较。仿真结果表明,在车辆的平均延误时间、信号周期等方面,模糊控制信号配时方法具有优越性。 相似文献