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文檔簡介
1、隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，城市交通信號控制已成為最重要的研究方向之一。由于城市交通的復(fù)雜性，采用傳統(tǒng)的控制方法己無法有效地解決交通信號控制問題，本文采用人工智能控制的方法對城市交通信號進(jìn)行研究，主要包括以下幾方面內(nèi)容： 1．基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了單交叉口自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠模擬交通警察指揮交通的思維過程，能夠根據(jù)四相位交叉口各相位車輛的排隊長度，對各個相位的綠信比和總的信號周期進(jìn)行實時分配，并且隨著交通狀況的變化，可以對信
2、號配時效果進(jìn)行評價，根據(jù)車輛排隊長度的變化，對信號作出調(diào)整，具有自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的定時控制相比較，該系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)實際交通狀況，提高交叉口的通行能力。 2．提出優(yōu)化相序和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合的方法對交通干線進(jìn)行實時控制，并建立了協(xié)調(diào)控制模型。該模型由兩層控制器組成：交叉口控制器(下層)和協(xié)調(diào)單元控制器(上層)。下層控制器又由兩個控制器組成：相序優(yōu)化器和綠燈延時控制器，相序優(yōu)化器用于調(diào)整交叉口的相序，綠燈延時控制器負(fù)責(zé)各個
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