基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的交通燈控制算法設計與仿真.pdf

1、隨著我國城市化進程的加快，城市機動車數(shù)量的快速增長，使得城市交通擁堵更加嚴重，城市交通問題亟需解決。由于交通系統(tǒng)的非線性、復雜性和隨機性的特點，傳統(tǒng)的交通信號燈控制方式不能滿足根據(jù)交通流的變化而自動調(diào)整交通信號燈配時的要求，使得交叉口通行效率低，容易造成交通堵塞。
　　在交通信號燈控制算法研究中，模糊控制不需要建立精準的數(shù)學模型，而是通過隸屬度函數(shù)與模糊控制規(guī)則之間的映射，輸出相關的決策，適應于交通系統(tǒng)的特點。以往對模糊控制技術(shù)的

2、研究多數(shù)將排隊長度或車流量作為單一的輸入?yún)?shù)，并且模糊控制本身依賴經(jīng)驗數(shù)值，缺乏有效的系統(tǒng)學習機制。因此，本文提出基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制器的交通信號燈控制算法，采用排隊長度、平均車速和車流量作為控制的輸入?yún)?shù)，利用遺傳算法為神經(jīng)網(wǎng)絡模糊器的自學習篩選可靠數(shù)據(jù)，通過對神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制器的隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)則的訓練，使得神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制器具備自學習功能。
　　針對交通信號燈控制算法仿真方法的不足，搭建基于交通仿真軟件Vis

3、sim、Matlab與Visual Basic的交通信號燈控制仿真平臺。在Vissim軟件下創(chuàng)建交叉口模型并設定相關參數(shù)，運行交叉口模型后，Visual Basic主控程序?qū)@得的排隊長度、平均車速和車流量交通參數(shù)傳遞給Matlab軟件;在Matlab下根據(jù)獲得的交通參數(shù)和所設計的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制算法計算綠燈時長，Visual Basic主控程序?qū)⑵浠貍鹘oVissim軟件，再進行下一個周期的仿真。
　　通過在本文設計的仿真平臺