交叉口混合交通流智能控制系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟水平的快速發(fā)展和汽車數(shù)量的增加，交通問題日益嚴峻，嚴重制約了我國城市的發(fā)展。智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportSystem，ITS)將先進的信息技術、傳感技術、數(shù)據(jù)通信技術、自動控制技術、運籌學、圖像分析技術、計算機網(wǎng)絡以及人工智能等有效地綜合運用于整個交通管理系統(tǒng)，建立起一種在大范圍內(nèi)全方位發(fā)揮作用的實時、準確、高效的運輸綜合體系。交通控制工程是一個復雜的系統(tǒng)工程，它涉及人、車、路幾個方面的因素。為了減少和

2、避免交通擁擠，應設法降低高峰交通時間里的交通需求，增大道路設施的通行能力。在解決交通問題時，除了修建道路、改善交通環(huán)境條件外，實施智能交通系統(tǒng)是行之有效的方法。交叉口是城市道路的交通樞紐，是交通流聚集和再分配的關鍵點，也是交通擁擠常發(fā)點。因此，重點研究交叉口的交通信號控制有著重要的意義。另外，由于中國特殊的國情，國內(nèi)的交通流主要以混合交通流為主，與國外以機動車為主的交通流有著顯著的不同，因此研究中國混合交通流道路交叉口信號智能控制算法有

3、現(xiàn)實的積極意義。 文章主要開展了如下幾個方面的研究： (1)混合交通流特性分析分析總結(jié)了國內(nèi)外混合交通流特性研究現(xiàn)狀，對混合交通流特性和基本規(guī)律進行了總結(jié)和分析，并對交叉口混合交通流干擾影響進行了研究，為混合交通流的神經(jīng)-模糊控制算法研究打下了理論基礎。 (2)混合交通流神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法研究對交通流量進行預測，可以為交叉口智能控制系統(tǒng)提供重要的數(shù)據(jù)，是交叉口智能控制的前提之一。在各種預測方法中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

4、最普遍，并取得了許多成果。為了進一步提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測精度，采用了基于分段學習的雙隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡對濟南市經(jīng)十路的交通流量進行了預測，并與相同結(jié)構(gòu)未使用分段學習方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測所得結(jié)果進行了比較。實驗數(shù)據(jù)顯示采用分段學習的方法比未采用的所得結(jié)果平均相對誤差減少了2.52％。因此分段學習的雙隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡可應用于預測道路交通流量。 (3)混合交通流的神經(jīng)-模糊控制算法研究在混合交通流預測理論研究的基礎上，考慮非機動車輛