基于稀疏車輛檢測及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的公交優(yōu)先自適應信號控制研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的飛速發(fā)展和人民生活水平的大幅提高，中國的汽車保有量也逐年增加，而城市交通擁擠、環(huán)境污染卻變得愈來愈嚴重。經(jīng)濟社會的進一步發(fā)展越來越依附于道路交通系統(tǒng)的高效運行，因此其合理而規(guī)范的控制必須受到重視。但是傳統(tǒng)的定時控制方式已達不到滿意的控制效果，而且城市道路交通隨機性、復雜性和不確定性等特征使得構建精準的數(shù)學模型進行交通控制變得極其困難。為了解決這一問題并最大程度提高城市交通系統(tǒng)的運行效率，采用高新技術開發(fā)的智能交通控制方法（

2、比如自適應信號控制方法）來解決交通擁堵問題已成為最有效、最經(jīng)濟的方式。
　　作為系統(tǒng)全局性和基礎性的支持平臺，一個完善而高效的公共交通系統(tǒng)是現(xiàn)今城市交通可持續(xù)發(fā)展的必備之需。城市公共交通人均占地面積少，運量大，效率高，是解決城市交通擁堵問題的首選。交叉口是城市交通擁堵集中的區(qū)域，公交優(yōu)先信號控制運用于信號交叉口是優(yōu)先發(fā)展城市公共交通的一種重要手段，也是實現(xiàn)城市交通長久可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。
　　本文基于系統(tǒng)思維的角度，設計出

3、公交檢測與定位子系統(tǒng)、公交行程時間預測子系統(tǒng)、公交優(yōu)先自適應信號配時子系統(tǒng)等三個子系統(tǒng)，描述了各個系統(tǒng)的構成及其運用的數(shù)學模型或智能算法，最后選取了行程延誤作為通行指標以評價整個系統(tǒng)的改善效果。
　　在公交檢測與定位子系統(tǒng)中，運用粒子濾波獲得經(jīng)驗停車區(qū)域，運用稀疏檢測算法獲得混合車隊中的公交車，運用雙目視覺檢測獲得公交車到信號交叉口進口道停車線的距離。在公交行程時間預測子系統(tǒng)中，將歷史預測模型和自適應預測模型預測得到的公交車行程時

4、間和預測方差代入自適應-歷史預測模型，可得到預測目標:公交車抵達信號交叉口進口道停車線的行程時間。在公交優(yōu)先自適應信號配時子系統(tǒng)中，給出了公交優(yōu)先通行的具體觸發(fā)前提及其邊界條件，其實現(xiàn)方式是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制算法。
　　本文以成都市某典型的十字型信號交叉口作為算例，首先通過實地調(diào)查與數(shù)據(jù)處理得出仿真用基本交通參數(shù)，運用vissim軟件進行交通仿真并驗證了自適應-歷史預測模型的可行性;然后設定了相關交通參數(shù)的模糊取值，并運用matla