基于模糊逻辑的交通信号控制与仿真研究

提出了一种基于模糊逻辑的交叉口信号控制算法,并通过对相位顺序进行优化,获得了更好的控制效果。与传统的信号模糊控制算法相比,该算法具有相位组合灵活、延误时间小等优点,能够有效解决交通流不平衡的问题,更适应城市交叉口实时变化的交通状况。仿真研究表明:该控制算法能够大大减少车辆延误时间,是进行城市智能交通控制的一种实用且行之有效的方法。     

交通流实时预测的混沌时间序列模型

针对城市交通流普遍存在的混沌特性,介绍了一种改进的加权一阶局域预测模型,并将其应用于交通流实时预测中。为了进一步提高算法的精度与速度,对最优邻域的点数进行动态选择,通过改进,使之成为一种鲁棒性强、预测精度高的实时预测算法,并能有效地用于短时交通流的预测问题中。仿真结果表明:该算法完全满足实时交通流预测的需要,为交通信号智能控制和交通流诱导奠定了坚实的基础。     

交通干线相邻交叉口动态协调控制研究

建立了交叉口交通流的动态模型,基于该模型实现了交通信号相位的动态配时,提出了一种考虑双向绿波的干线相邻交叉口相位差优化控制方法,并采用改进的遗传算法(GA)进行求解,从而实现交通干线分级递阶协调控制,避免了交通拥挤和堵塞。以济南市经十路干线交叉口为对象,选择不同时段的车流量数据进行仿真研究,仿真结果表明,本文提出的控制方案能够有效地减小车辆排队长度,从而提高干线交通畅通,降低车辆平均延误时间,是进行城市交通干线控制有效且实用的方法。     

城市交通智能控制优化算法

在传统的交叉口信号模糊控制基础上，提出了基于相序优化的模糊控制算法，并用改进的遗传算法优化模糊控制规则。对相序的优化考虑了驾驶员的心理，执行了专家的决策；对控制规则进行优化，减少了因专家主观性而导致控制器的不完备性。以典型的十字交叉口和四相位交通信号控制为例，选择不同时段的交通流数据进行仿真。结果表明：采用该控制算法设计的信号控制器能有效避免交通流不平衡引起的拥挤堵塞，具有更好的实时性和控制效果。