基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计研究

城市中往往存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围的路网的交通流起着很大的影响,需要优先保持此路口的通畅.针对以上情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,本文提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法(TIPSO),并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

基于占有率的信号相位交通状态实时判别模型

在国内交通检测手段的现实背景下,各种道路交通状态判别模型的可靠性和实用性一直不足。因此基于车道战略检测器和战术检测器的时间占有率提出了一种新的实用的相位交通状态判别模型,其中包括检测器的布设,占有率阈值的确定,相位交通状态的判别方法。通过VISSIM4.2仿真实验证明,该模型可以准确地判定符合人们主观判断的相位交通状态,并且可以很好地应用目前普遍采用的检测手段,实用性强。