【摘 要】
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在交通信号控制中,针对单一控制模型不能很好适应实时交通流变化的问题,提出一种交通信号组合优化控制的方法。根据交通流参数,采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院; 兰州理工大学机电工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61663021);甘肃省科技支撑计划项目(1304GKCA023);兰州市科技攻关计划项目(2013-4-18)
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在交通信号控制中,针对单一控制模型不能很好适应实时交通流变化的问题,提出一种交通信号组合优化控制的方法。根据交通流参数,采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通状态进行识别,依据路口交通状态,动态选择合适的模糊控制器结构。针对非均衡路网的特点,设计了多级模糊控制器,通过搭接车流使交叉口通行能力最大化。针对多级模糊控制器不具备学习能力的问题,采用混沌遗传算法在线优化模糊控制器参数。以兰州市为例,通过仿真研究,给出了不同控制方法下车辆随时间的平均延误曲线,分析了不同交通流下的平均延误。结果表明所提方法具有较好控制效果。
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