书书书
第 39卷 增刊(I)
2009年 9月
东 南 大 学 学 报
(自 然 科 学 版 )
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY(NaturalScienceEdition)
Vol.39 Sup(I)
Sept.2009
高速路入口匝道的模糊神经网络自适应协调控制
徐进学
1
于双和
1
徐丽君
2
(
1
大连海事大学信息科学技术学院,大连 116026)
(
2
沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳 110023)
摘要:为了实现高速公路多路段入口匝道的协调控制,提出了一种基于模糊神经网络的自适应
协调控制方法.该方法首先利用模糊规则实现了相邻路段间交通状态的协调,并对匝道排队进行
调节,使其不超过最大排队长度.然后,在神经网络权值优化过程中,采用遗传算法对隶属度函数
进行优化,避免算法收敛于局部最优解.该方法具有不依赖于系统的精确模型、控制算法能自适
应外界变化、可实现多路段间协调控制等优点.仿真结果表明,该方法对 3个路段的高速公路入
口匝道能够较好地实现自适应协调控制;与经典的 ALINEA方法相比,优化速度更快,在抑制交
通密度波动和排队长度增长方面效果更好,对道路容量的利用也更加充分.
关键词:模糊神经元网络;高速公路入口匝道;自适应协调控制
中图分类号:U49154 文献标识码:A 文章编号:1001-0505(2009)增刊(I)026606
AdaptivecoordinatedcontrolbasedonFNNforfreewayenteringramp
XuJinxue
1
YuShuanghe
1
XuLijun
2
(
1
SchoolofInformationScienceandTechnology,DalianMaritimeUniversity,Dalian116026,China)
(
2
SchoolofInformationScienceandEngineering,ShenyangUniversityofTechnology,Shenyang110023,China)
Abstract:Toimplementthecoordinatedcontrolformultisectionenteringrampsoffreeway,an
adaptivecoordinatedcontrolmethodispresentedbasedonfuzzyneuronnetwork(FNN).First,by
usingfuzzyrules,thecoordinationofthetrafficstatesforadjacentsectionsisrealizedandtheramp
queuelengthisregulatedtoavoidexceedingthemaximum.Then,thegeneticalgorithm isadopted
fortheoptimizationofFNNinordertoavoidconvergingtoalocaloptimizedsolution.Theproposed
methodisnotdependentontheexactmodelofsystem
,andcanadaptthechangesintheoutside
worldandachievethemultisectioncoordinatedcontrol.Thesimulationresultsdemonstratethe
effectivenessofthemethodfor3sectionenteringramps.Comparedwiththeclassiccontrolmethod,
ALINEA,theoptimizedspeedofthismethodisfaster,theeffectintheaspectsofsuppressionof
trafficdensityfluctuationandqueuelengthgrowthisbetter
,andthefulleruseofroadcapacityis
available.
Keywords:fuzzyneuronnetwork;freewayenteringramp;adaptivecoordinatedcontrol
收稿日期:20090512. 作者简介:徐进学(1964—),男,博士,教授,jinx_xu@163.com.
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60674061).
随着车辆数量的急剧增加,如何预防或缓解高速公路上的拥挤状态变得尤为重要.由于交通状态、排
队长短、流量大小、车流稳定性、网络均衡等变量都具有模糊性,因此模糊控制方法适合于高速公路匝道控
制
[1]
.然而,单纯的模糊方法存在不足,如模糊规则与隶属度函数难以确定与修改以适应外界变化、设计
尚缺乏系统性、无法自定义控制目标等
[2]
.文献[3]利用模糊控制方法对城市普通道路交通进行了控制.
文献[4]设计了一种基于模糊神经网络的高速公路匝道控制算法,它对交通密度进行控制,又兼顾匝道排
队长度以免产生回溢而给普通道路带来负面影响;但这是一个单匝道控制方法,并不能确保整个高速公路
段的性能最优.文献[5]利用模糊规则实现相邻路段之间的协调控制.文献[6]中首次设计了基于模糊神
经网络的自适应协调控制策略,通过模糊规则实现相邻路段之间的协调,取得了理想控制效果,但却没有
考虑匝道排队的情况.