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《河南科技大学》 2012年
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智能交通系统关键技术研究

秦黎明  
【摘要】:交通问题已成为制约城市经济发展的一个重要因素,如何设计出智能的、可靠且可行的控制算法已成为目前交通领域的研究重点。 交通流预测是智能交通控制的前提和基础,由于交通流的非线性,很难为其建立精确的数学模型,论文采用改进小波神经网络对交通流进行预测,充分利用了小波基函数的非线性、高精度以及神经网络的自适应学习能力,提高了交通流预测的准确度和精度,为交通流预测提供了一种有效的方法。 文中设计了交叉口绿灯时间调整量模糊控制器,此模糊控制器以预测出的主、次干道交通流为输入,以主干道绿灯时间调整量为输出。另外,为了干道协调控制,还设计了相位差调整量模糊控制器,此模糊控制器以预测出的主干道交通流为输入,以交叉口的相位差调整量为输出。采用模糊控制算法,可以充分利用模糊控制器的优点,减少控制系统参数,使系统易于实现和控制。 交通控制算法在投入运行之前必须经过验证,目前,比较可行且经济的办法是进行交通仿真。在研究了TSIS RTE接口的基础上,论文给出了RTE配置和开发流程,并实现了基于模糊控制的RTE。经仿真验证,采用基于模糊的控制算法可以有效的减少网络车辆延误时间,车辆行驶畅通,交通拥挤情况得到明显改善,交通状况得到改善和提高。
【学位授予单位】:河南科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:U491.112

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