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談?wù)劊夯谀：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通信號(hào)控制（上）

出處：crowcherry 發(fā)布于：2007-04-29 09:58:04

摘 要：本文提出一種將模糊控制與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的自組織學(xué)習(xí)方法對(duì)交通信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。該方法以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為，應(yīng)用在線滾動(dòng)學(xué)習(xí)模型生成交通信號(hào)配時(shí)方案。這種方法克服了現(xiàn)有控制方法需要大量的數(shù)據(jù)傳輸、準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型等缺陷。文中應(yīng)用微觀交通仿真系統(tǒng)對(duì)模型進(jìn)行了校驗(yàn)。仿真結(jié)果表明該方法有效。

關(guān)鍵詞：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊控制策略 交通信號(hào)控制

一、引言

交通信號(hào)控制系統(tǒng)是一個(gè)非線性的復(fù)雜巨系統(tǒng)。因此，像SCOOT和SCAT系統(tǒng)那樣以的數(shù)學(xué)模型或預(yù)設(shè)方案為基礎(chǔ)進(jìn)行交通信號(hào)控制有時(shí)效果不盡如人意。而交通信號(hào)控制又直接影響著整個(gè)交通系統(tǒng)的運(yùn)行。所以國(guó)內(nèi)外學(xué)者都紛紛采用各種方法來(lái)優(yōu)化交通信號(hào)控制方案。本文提出一種將模糊控制與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的自組織學(xué)習(xí)方法對(duì)單個(gè)交叉路口的交通信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。

模糊控制的特長(zhǎng)在于能夠充分利用學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)，能以一定的規(guī)則數(shù)來(lái)表達(dá)知識(shí)具有邏輯推理能力，在技能處理上比較擅長(zhǎng)。模糊技術(shù)不僅能處理信息，也能處理模糊信息或其它不明確信息，能實(shí)現(xiàn)性聯(lián)想及映射。其缺點(diǎn)是完全依賴制定的大量控制規(guī)則，不具備學(xué)習(xí)功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性描述、大規(guī)模并行分布處理能力及高度魯棒性和學(xué)習(xí)與聯(lián)想等特點(diǎn)，適用于非線性時(shí)變大系統(tǒng)的模擬與在線控制。它在認(rèn)知處理、模式識(shí)別方面有很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。主要缺點(diǎn)是結(jié)構(gòu)難以確定，訓(xùn)練樣本要求多且準(zhǔn)確，訓(xùn)練周期長(zhǎng)，而且不能提供一個(gè)明確的用于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表達(dá)的框架。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是為發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制進(jìn)行有機(jī)結(jié)合。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)進(jìn)行模糊信息處理，可使得模糊規(guī)則的自動(dòng)提取及模糊隸屬函數(shù)的自動(dòng)生成成為可能。從而，克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定以及模糊控制無(wú)自學(xué)習(xí)能力的缺點(diǎn)，使模糊系統(tǒng)成為一種自適應(yīng)的模糊系統(tǒng)。

二、模糊控制策略

模糊控制策略是模糊控制的。本文結(jié)合經(jīng)驗(yàn)和計(jì)算機(jī)仿真，對(duì)單個(gè)交叉路口采用如下模糊控制策略。

對(duì)單個(gè)交叉路口而言，當(dāng)交通需求較小時(shí)，信號(hào)周期應(yīng)短些。但一般不能少于P×15秒（P為相位數(shù)）以免某一方向的綠燈時(shí)間小于15秒使車輛來(lái)不及通過(guò)路口影響交通安全。當(dāng)交通需求較大時(shí)，信號(hào)周期應(yīng)長(zhǎng)些。但一般不能超過(guò)120秒，否則某一方向的紅燈時(shí)間將超過(guò)60秒，駕駛員心理上不能忍受。當(dāng)交通需求很小時(shí)，一般按周期運(yùn)行；當(dāng)交通需求很大時(shí)，只能按周期控制。此時(shí)，車輛堵塞現(xiàn)象已不可避免。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和計(jì)算機(jī)仿真，單個(gè)交叉路口的模糊控制算法可描述為：

步驟1 從相位ｉ開(kāi)始，分別指定各相位的綠燈時(shí)間 ；

步驟2 先給該相位以短綠燈時(shí)間， ＝ΔＧ＝15秒；

步驟3 在ΔＧ內(nèi)測(cè)得放行車道上的交通需求，設(shè)其為 ；

步驟4 若 小于某一給定的值ｒ或累積綠燈時(shí)間 ，則將綠燈轉(zhuǎn)到下一相位，回到步驟2，否則繼續(xù)；

驟５　根據(jù) 值的大小來(lái)確定綠燈延長(zhǎng)時(shí)間ΔG，若 小，則少量延長(zhǎng)綠燈時(shí)間，若 大，則大量延長(zhǎng)綠燈時(shí)間。由此建立模糊控制規(guī)則。設(shè)延長(zhǎng)的綠燈時(shí)間為ΔG，若 ，則 ；否則該相位的綠燈時(shí)間為 ，回到步驟3。算法中的交通需求用交叉口停止線前的排隊(duì)長(zhǎng)度即停止線前相隔一定距離（通常為80至100ｍ）的兩檢測(cè)器之間的車輛數(shù)來(lái)表示。然后，用下述方法建立模糊控制規(guī)則。將測(cè)得的隊(duì)長(zhǎng)l可看作模糊變量 ，其論域?yàn)椋海蹋剑?，3，5，7，9，11，13，15，17，19，21｝，取7個(gè)語(yǔ)言值： （很長(zhǎng)）， （長(zhǎng)）， （較長(zhǎng)）， （中等）， （較短）， （短）， （很短）。綠燈追加時(shí)間ΔＧ同樣看作模糊變量 ，其論域?yàn)椋篏＝｛3，7，11，15，19，23，27，31，35｝，取7個(gè)語(yǔ)言值： （很多）， （多）， （較多）， （適中）， （較少）， （少）， （很少）。根據(jù)的控制經(jīng)驗(yàn)一般可總結(jié)出下列７條控制規(guī)則，若 ，則 ，i=1,…,7。根據(jù)模糊理論可知，一個(gè)完整語(yǔ)言控制策略是由很多不同的語(yǔ)言控制策略所組成的。由7條語(yǔ)言控制策略可組成單輸入單輸出語(yǔ)言控制策略，每條控制策略可用模糊關(guān)系矩陣表示。
清華大學(xué)現(xiàn)代物流研究中心 王輝球 繆立新 樂(lè)奕平


  
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