基于人工鱼群的五岔路口交通信号优化控制
交通信号控制系统在路网中起关键性的作用,其控制性能直接影响车辆通行安全和路口延误时间.针对五岔路口的传统控制不具备自调整能力,造成绿灯时间的浪费,提出了人工鱼群算法(AFSA)优化动态模糊神经网络(Dynamic-Fuzzy Neural Network ,D-FNN)的方法,实现五岔路口多相位变相序智能控制.以车辆平均延误的倒数作为 AFSA 的食物浓度,将需要修正的动态模糊神经网络的权值和阈值作为人工鱼的个体状态,通过迭代更新得到一组最优的动态模糊神经网络参数.在不同车辆到达率情况下进行仿真分析,结果表明:该方法比传统的控制方法在自动调节信号周期方面效果更好,车辆平均延误大约减少11 %.
交通信号控制、五岔路口、人工鱼群算法、动态模糊神经网络、车辆平均延误
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U121(城市交通运输)
国家自然科学基金项目61663021;甘肃省科技支撑计划项目1304GKCA023;甘肃省高等学校科研项目2017A-025
2019-08-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1284-1290