神经网络与模糊逻辑结合的交叉口交通控制

"这篇论文主要探讨了如何利用神经网络技术实现城市交叉口的多相位模糊逻辑控制，以优化交通流量，减少车辆延误。" 在城市交通管理中，交叉口的控制是关键环节，因为它直接影响到整个交通系统的效率和流动性。论文"基于神经网络实现的交叉口多相位模糊逻辑控制"提出了一种创新的解决方案，旨在解决城市交叉口交通流分布不均的问题。作者许伦辉、衷路生和徐建闽通过深入研究，设计了一种自适应的交叉口多相位控制算法。 传统交通信号控制往往采用固定的时间分配方案，但这种方法无法灵活应对交通流量的变化。论文提出的算法引入了模糊逻辑，它能够根据实时交通状况，如相邻车道的车辆排队长度，进行动态调整。模糊逻辑系统可以处理不确定性和模糊性，使得控制策略更加适应复杂环境。 为了实现这一控制策略，研究人员采用了多层反向传播（BP）神经网络。BP神经网络因其强大的学习和泛化能力，在许多领域都有广泛应用。在本研究中，它被用来学习和预测交通流量，进而调整信号灯的相位时间，以优化交通流动。 仿真结果证明了该模糊神经网络控制器的有效性。它显著减少了单个交叉口的平均车辆延误，提高了交通效率。此外，控制器表现出良好的学习和泛化性能，这意味着它能在不同的交通环境下保持稳定的工作效果，对未来的交通系统智能化具有重要的启示作用。 论文中的这项工作不仅为交通控制提供了新的思路，也为实际应用提供了可能。结合模糊逻辑和神经网络的交叉口控制策略，可以为城市交通管理和规划者提供更高效、更智能的决策工具，从而有助于缓解城市交通拥堵问题。 这篇论文的研究成果对交通工程领域的理论研究和实践应用都具有深远的影响。通过将模糊逻辑和神经网络相结合，研究人员成功地创建了一个能够动态响应交通需求的交叉口控制系统，为智能交通系统的未来发展铺平了道路。