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基于模糊神经网络的智能交通信号研究
| 论文题名： | 基于模糊神经网络的智能交通信号研究 |
| 关键词： | 模糊神经网络;智能交通;信号采集;仿真分析 |
| 摘要： | 城市中的大部分交通压力都由该城市的主干道承担着，城市交通的顺畅与否跟主干线交通状况好坏有非常直接的关系，所以主干道交通信号的有效协调控制，是缓解交通拥堵、提高主干道通行能力进而提高整个城市交通网络通行能力的有效措施。在本文中，借助基于神经网络理论的模糊控制，提出的主干道交通信号智能控制为我国城市智能交通系统的建设和发展提供了比较可行的控制方法和策略。 首先本文设计了单点信号机嵌入式软件系统，具体工作包括设计单点信号机软件系统总体框架、准备嵌入式应用软件运行环境(如 Linux系统的移植及硬件驱动编写等)、信号机嵌入式应用程序的编写等，该单点信号机为主干道交通信号的智能控制提供了基础。 其次，为了解决城市主干道目前的交通状况，本文在进行主干道交通信号智能控制方案设计时使用了基于神经网络的模糊控制方法来调整路口之间的相位差。具体来说就是，模糊控制器的设计以相邻路口之间的车辆密度和上一路口绿灯相位时即将通过路口的车辆数为输入，输出就是该两个路口之间的车辆速度，通过神经网络算法对权值的学习和误差的修正，使得车辆密度和车辆数的模糊化、模糊推理及反模糊化过程得以实现，从而可计算出路口间的实际车辆速度，由该车辆速度跟两路口间距可求得路口间的相位差。 最后，本文综合使用MATLAB和VC6.0软件，仿真研究了本文的路口间模糊神经网络控制方案，通过观察结果以及运用该算法到单点信号机中，此方案能缩短城市主干道上车辆的延误时间，能使车流较顺畅地通过主干道各交叉路口。 |
| 作者： | 周先文 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 李兵 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西华大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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