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城市单交叉口信号控制算法研究与仿真实现
| 论文题名： | 城市单交叉口信号控制算法研究与仿真实现 |
| 关键词： | 单交叉口;模糊控制;模糊BP神经网络控制;模糊Elman神经网络控制 |
| 摘要： | 随着社会经济的发展,交通问题越来越受到各国的重视。传统的控制方法已经不能有效的解决日益严重的交通问题,而随着计算机的发展,智能控制技术越来越多的应用到城市交通控制。 本文以城市单交叉口信号控制为研究对象,先描述一个四相位、八车道的单交叉口交通仿真模型,从算法理论分析和系统仿真实现两方面,对城市交通信号控制展开研究。 从算法理论分析出发,具体主要分为以下三个方面:①根据模糊控制的思想,利用MATAB工具对模糊控制器进行设计,设计步骤主要包括输入／输出量的模糊化、隶属度函数的确定、确定模糊规则等,经过反模糊化,得到模糊控制配时方案。②由于模糊控制不具有自学习能力,分析神经网络特性,利用模糊控制和神经网络相结合的方法,研究模糊BP神经网络控制器的设计,其中包括模糊BP神经网络结构设计和BP神经网络设计,以及利用MATAB工具进行网络测试、输入的模糊化和输出的清晰化,得到模糊BP神经网络控制配时方案。③BP神经网络属于静态网络,Elman神经网络属于动态网络。因此,在研究模糊BP神经网络控制的基础上,尝试利用模糊Elman神经网络控制的方式对单交叉口信号进行控制,并相应设计模糊Elman神经网络控制器,主要过程包括Elman网络的设计和利用MATAB工具进行网络的训练、测试以及网络的清晰化和模糊化,得到模糊Elman神经网络控制配时方案。 从系统仿真方面出发,为了对上述三种控制算法实现的配时方案进行比较,本文通过面向对象的C++编程语言设计了城市单交叉口信号控制仿真系统。系统设计主要包括系统运行的基本模块、信号控制模块和数据统计三大模块。通过实时动态的可视化界面,再现比较真实的交通场景,分别观察在不同的车流情况、不同的控制方式下,小车在单交叉口的实际拥堵情况,再通过数据统计作为辅助手段,对比上述几种控制方式的控制效果。最后,为了将配时方案实现的效果与传统的定时控制进行对比,亦实现了定时控制仿真。 仿真结果表明,模糊控制相比定时控制有效的减少了车辆的平均延误,模糊神经网络控制相比模糊控制,控制性能又有了进一步的提高。在高车流情况下,模糊Elman神经网络控制平均延误低于模糊BP神经网络控制,在低车流情况下时,则相反。 |
| 作者： | 李敏 |
| 专业： | 交通运输工程(信息与控制) |
| 导师： | 唐慧佳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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