基于神经网络的交叉口可变相序模糊控制方法

交通运输系统工程与信息 ›› 2008, Vol. 8 ›› Issue (1): 80-85 .

基于神经网络的交叉口可变相序模糊控制方法

樊晓平^*;刘耀武

中南大学信息科学与工程学院长沙 410083

收稿日期:2007-09-05 修回日期:2007-11-13 出版日期:2008-02-25 发布日期:2008-02-25
通讯作者: 樊晓平
作者简介:樊晓平（1961-），男，浙江绍兴人，教授，博士，博士生导师.

An Alterable-phase Fuzzy Control Based on Neutral Network

FAN Xiao-ping;LIU Yao-wu

College of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China

Received:2007-09-05 Revised:2007-11-13 Online:2008-02-25 Published:2008-02-25
Contact: FAN Xiao-ping

摘要/Abstract

摘要： 针对城市交叉口交通流的特点，提出了一种自适应可变相序的多相位控制算法。该算法依据绿灯相位车队长度和红灯相位车队长度的比较决定绿灯相位是否转移，在不需要绿灯相位转移时，利用模糊神经网络控制器控制绿灯延时长度。不但结合了模糊控制和神经网络控制的优点，而且所给出的算法相序可变，实现了道路交叉口多相位相序可变控制。仿真结果表明，本文设计的模糊神经网络控制器能够有效降低车辆平均延误，满足实时控制的要求。

关键词: 交通控制, 交叉口, 模糊神经网络, 相位

Abstract: Based on the traffic flow characteristics in urban intersections, this paper presents a control algorithm which is adaptive and can transform the multi-phase sequence accordingly. This algorithm can decide whether the phase needs to be transferred based on the comparison of the length of the green-lights phase motorcade and the red-lights phase motorcade. When the green light phase does not need transfer, the fuzzy neural network can be used to control the length of green-light delay. This paper not only combines the fuzzy control and neural network control advantages, but also provides an algorithm whose phase sequence is variable was. And then the multi-phase and variable phase sequence control can be achieved in the intersection. Simulation results show that the design of the fuzzy neural network controller can reduce the average delay of vehicles effectively, and meet the demand for real-time control.

Key words: traffic control, intersection, FNN, phase

中图分类号:

U491.51

樊晓平,刘耀武. 基于神经网络的交叉口可变相序模糊控制方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2008, 8(1): 80-85 .

FAN Xiao-ping,LIU Yao-wu. An Alterable-phase Fuzzy Control Based on Neutral Network[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2008, 8(1): 80-85 .

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参考文献

[1] Pappis C P,,Mamdani E H. A fuzzy logic controller for a traffic junction[J].IEEE Trans on Systems Man and Cybernetics,1997,SMC-7(10)：707-717.

[2] 刘智勇，朱劲，李秀平，尹征畸.单交叉口的多相位模糊控制[J].信息与控制，1999,28(6):453-458.[LIU Zhi-yog,ZHU Jin,LI Xiu-ping,YIN Zheng-qi. Multi-phase fuzzy control of single intersection[j], Information and Control, 1999,28(6):453-458.]

[3] 温惠英，尹宏宾，徐建闽.一种信号交叉口模糊交通控制方法[J].华南理工大学学报（自然科学版），2001,29(12):24-27.[WEN Hui-ying,YIN Hong-bin,XU Jian-min A Way to fuzzy traffic control in signal intersection[J], Journal of South China university of Technology (Natural Science Edition), 2001,29(12):24-27.

[4] 徐冬玲，方建安，邵世煌.交通系统的模糊控制及其神经网络实现[J].信息与控制，1992，21（2）:74-78.[XU Dong-ling,FANG Jian-an,SHAO Shi-huang. Fuzzy Control and neural network realization in traffic and transport systems[J], ,Information and Control, 1992，21（2）:74-78.]

[5] 樊晓平, 李艳. 交通信号自适应模糊控制器的设计及稳定性分析[J]. 控制与决策, 2005, 20(2): 152-155.[FAN Xiao-ping,LI Yan. The design and stability analysis of adaptive fuzzy controller in transit signal[J],Control and Decision, 2005, 20(2): 152-155.

[6] 郑积仕, 汤志康. 一种基于模糊神经网络的城市道路交叉口可变相序控制[J]. 重庆工学院学报, 2006, 5(5): 144-147.[ZHENG Ji-shi,TANG Zhi-kang. A phase sequence-changeable traffic control based on fuzzy neural networks for isolated intersection[J], Journal of Chongqing Institute of Technology, 2006, 5(5): 144-147.]

[7] 许伦辉，衷路生，徐建闽.基于神经网络实现的交叉口多相位模糊逻辑控制[J]. 系统工程理论与实践[J]系统工程理论与实践，2004,7(7):135-140. [XU Lun-hui,ZHONG Lu-sheng,XU Jian-min.Multi-phase fuzzv-logic control in intersection based on neural network[J].Systems Engineering-Theory and Practical, 2004,7(7):135-140. ].

[8] 崔宝侠, 杨继平, 徐冰. ANFIS实现的模糊神经网络在交通信号配时优化中的应用[J]. 信息与控制, 2006, 2(1): 79-83.[CUI Bao-xia,YANG Ji-ping,XU Bing. Fuzzy neural network realized by ANFIS and its application to the traffic signal timing optimization[J], Information and Control,2006, 2(1): 79-83.]

[9] 刘曙光，魏俊民，竺志超.模糊控制技术[M].北京：中国纺织出版社.2001：209-212。[LIU Su-guang,WEI Jun-min,ZHU Zhi-chao. Fuzzy Control Technology[M],Beijing, China Textile Press, 2001:209-212.]

[1]	张玉婷, 陈波佑, 张双焱, 闫学东, 李晓梦. 抵近信控交叉口分心驾驶识别模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 217-224.
[2]	宋浪, 王健, 杨滨毓, 安实. 连续流交叉口左转非机动车交通组织创新设计[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 225-233.
[3]	卢凯, 周志洁, 张勇刚, 赵世杰, 徐广辉. 面向单向交通路网的绿波协调设计方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(6): 74-83.
[4]	宋浪，朱湧，王少飞，沈剑波. 连续流交叉口信号协调配时及延误模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(3): 55-63.
[5]	杨震，马健霄，王宝杰，李根. 考虑行人保护策略的交叉口信号配时优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(3): 71-77.
[6]	徐智勇. 铁路电分相布设及纵断面协同优化研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(3): 170-175.
[7]	王殿海，郭佳林，蔡正义. 基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(2): 37-43.
[8]	刘显贵, 王晖年, 洪经纬, 郝雷. 网联环境下信号交叉口车速控制策略及优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(2): 82-90.
[9]	高志波，吴志周，郝威，杨玥，龙科军，邹清全. 智能网联车环境下交叉口车流轨迹优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(2): 91-97.
[10]	张立立，赵琦，王力，刘建东，张玲玉，李凯龙. 城市交叉口交通控制模型的退化研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(1): 56-61.
[11]	蔡晓禹，吕亮，卢凯明，唐小勇，高志刚. 轨迹数据驱动的单点信号交叉口运行效率评价方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(1): 62-68.
[12]	宋现敏，张亚南，马林. 交叉口动态车道与交通信号协同优化方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(6): 121-128.
[13]	成英，赵建有，汪磊. 基于多车协作优化的冲突消解模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(6): 205-211.
[14]	安实，宋浪，王健，杨璐. 平行流交叉口行人过街控制策略研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(5): 64-71.
[15]	任其亮，谭礼平. 逆向可变车道交叉口信号配时优化方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(4): 63-70.