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自适应模糊神经网络的交通灯控制富易堂的设计

时间:2018-01-12 01:00来源:网络整理 作者:采集侠 点击:
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针对我国城市交通的现状,机动车辆数量越来越多,而传统的交通信号灯控制模式采用的是定时控制,本文将模糊控制技术引入交通信号控制,实现交通灯的自适应控制,对整个区域的信号富易堂进行全局优化调度,实现交通灯控制的智能化。

1、富易堂结构

整个富易堂分为管理层、优化调度层、数据采集层。管理层为最高指挥层,它能在交通管制等紧急情况下进行宏观调度。基础数据采集主要采集各车辆计数仪的实时数据,通过通信网将数据传输到交通管控中心,管控中心利用专家富易堂和神经网络等技术对全局交通进行优化调度,在此基础上形成调度指令,通过通信网反馈至各交叉口,各交叉口结合调度指令和该交叉口的实时交通流信息,利用模糊控制的策略对该交叉口的信号进行控制。

2、单个交叉口红绿灯的模糊控制

经研究,对单个交叉口而言,当交通需求较小时,信号周期T应短一些,但一般不能少于Px15s(P为相位数)以免某一相位的绿灯时间tgi小于15s使车辆来不及通过路口影响交通安全;当交通需求较大时,信号周期T则应长一些,但一般不能超过120s,否则某一方向的红灯时间将超过60s,驾驶员心理上不能忍受。当交通需求很小时,一般按最小周期运行;当交通需求很大时,只能按最大周期控制,此时,车辆堵塞现象已不可避免。根据专家的经验,单个交叉路口的模糊控制算法可描述为图1所示。

基于自适应模糊神经网络的交通灯控制富易堂

图1  单个交叉路口的模糊控制算法

算法中的交通需求通常用两种方法描述,一是用交叉口停止线前的排队长度即停止线前相隔一定距离(通常为80~100m)的两检测器之间的车辆数来表示交通需求;另一种方法是:当占有率不低于某一基准占有率时,用占有率表示交通需求;当占有率小于某一基准占有率且交通量不低于某一基准交通量,则用交通量表示交通需求。检测器在指定的时间内(通常为5min)测得的计数值(方波数)为交通量;检测器在指定的时间内(通常为5min)测得的方波宽度总和与该时间值的比为占有率。建立模糊表如表1和表2所示,根据日常控制经验可得如表3所示模糊控制规则表。表中L表示车辆排队长度,G表示绿灯时间。

表1  车辆排队长度变化模糊表

基于自适应模糊神经网络的交通灯控制富易堂

表2  第i相位绿灯时间变化模糊表

基于自适应模糊神经网络的交通灯控制富易堂

表3  模糊控制规则表

基于自适应模糊神经网络的交通灯控制富易堂

3、基于专家富易堂与神经网络的全局优化调度

单个交叉口的控制要服从全局的调度,局部的最优要服从全局的最优。在实现交通全局优化调度主要有两方面的工作要做:一是要取得路网中当前的和过去若干时段内的交通信息,二是逐步推测未来若干时段内路网各交叉口和各路段的交通流状态。整个调度过程不断滚动循环进行。目前,动态交通信息的获得可采用适当的接口技术,通过自适应式的交通面控富易堂实现。在交通全局优化调度中,尚未解决的是全局优化调度的依据问题,即如何调度才能起到避免拥挤和堵塞、提高路网使用效率的目的。人工神经网络技术具有非线性描述、大规模并行分布处理能力、高度鲁棒性和学习与联想等特点,适用于非线性时变大富易堂的模拟与在线控制。

通常情况下,城市交通网络在一定时期(一年或几个月)内几何结构不会发生大的变化,而且交通需求情况较稳定(或变化缓慢),可以认为日交通流的时空分布是稳定的。由于日交通流的时空分布具有高度时变和非线性的特点,因此,采用高阶神经网络技术建立模型,以达到快速准确预测的目的。在城市交通网络中,各路段的流入、流出交通量是网络交通需求量、道路与交叉口通行能力、信号配时以及交通管制措施等因素综合作用的结果,因而在预测时无需单独考虑这些因素对交通流量的影响。

(责任编辑:admin)
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