基于ε-支持向量回归理论的区域交通信号智能控制

摘要：

城市交通信号控制是当前智能交通领域的研究热点之一.针对区域交通信号协同控制的实时性和准确性,提出一种基于ε-支持向量回归(SVR)非线性回归理论的智能控制方法(ICSRTS).该方法在无线传感网络结构的基础上结合已有的数据汇聚算法,并采用分簇策略将区域交通控制系统建模成一类集成信息调度与控制的离散切换系统.在离散切换系统中,不仅考虑了数据包传输的网络时延和丢包率,而且观测器利用改进的ε-SVR训练方法实现对多数据源融合的交通信号状态的在线预测并通过控制器进行总体协调控制.运用Lyapunov函数方法验证了该系统的渐近稳定性及其可调度性.仿真结果表明,ICSRTS方法相比普通模糊神经网络控制和普通ε-SVR预测算法在交叉口平均延误时间方面具有较好的性能.因此,该方法能实时、有效地对区域交通信号进行协调控制,从而减少了区域内的交通拥堵和能源消耗.

关键词：交通信号系统、区域交通控制、交通状态预测、ε-支持向量回归理论、Lyapunov函数

所属期刊栏目：35

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61262007;贵州省科学技术基金资助项目黔科合J字[2013]2222号;贵州师范大学博士科研启动基金

在线出版日期：2015-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1361-1366