基于神经网络的自适应信号控制优化研究

"城市道路交叉口自适应信号控制仿真技术研究" 城市道路交叉口自适应信号控制仿真技术是解决现代城市交通拥堵问题的关键方法之一。传统的定时信号控制在面对复杂多变的交通流量时往往显得力不从心，而自适应信号控制通过实时调整信号灯的配时策略，能够更好地适应交通需求，提高道路通行能力。这项技术基于智能交通系统（ITS），利用先进的数据采集和处理手段，如传感器和视频监控，实时获取交通流信息。 本文着重研究了一种基于BP（Back Propagation）神经网络的交通流量预测模型。BP神经网络是一种常用的前馈型神经网络，能够处理非线性关系，对历史交通流量数据进行学习，预测未来时段的交通流量。以此为基础，作者构建了一个目标为最大化通行能力的自适应控制优化模型。该模型旨在通过调整信号配时，使得在预测流量下，路口的通行能力达到最优。 为实现这一模型，论文设计了一个结合VISSIM（微观交通仿真软件）和MATLAB（数学计算软件）的实时控制仿真流程。VISSIM能够模拟真实的交通流行为，而MATLAB则用于处理数据和执行优化算法。通过仿真，论文比较了在不同车辆到达率下，定时控制与自适应控制的表现。结果表明，当到达率较低时，自适应控制可以显著减少车辆延误；而在高到达率下，尽管两种方法的效果相近，但自适应控制仍能展现出更好的性能。 此外，自适应控制模型还考虑了车辆到达的动态特性，这对于提高控制效果，缓解城市十字路口的交通拥堵至关重要。这项研究聚焦于单个路口的优化，对于局部城市交通状况的改善具有重要意义，同时也符合当前低碳城市和可持续发展的政策导向。 关键词：自适应信号控制，BP神经网络算法，VISSIM，交通流量预测，交通仿真，通行能力优化 本研究的贡献在于提供了理论基础和实用工具，以改善城市交通管理，特别是在繁忙的交叉口，其成果可应用于城市交通规划和信号控制策略的制定，有助于提升城市交通系统的整体效率和可持续性。