基于模糊神经网络的交通信号控制优化研究

"两层模糊神经网络交通信号控制模型 (2012年)，通过结合模糊控制和神经网络，优化交叉路口的信号控制，减少车辆延误时间，提高城市交通效率。" 文章深入探讨了如何利用两层模糊神经网络对交通信号进行有效控制，以解决城市交通中的拥堵问题。首先，交叉路口作为交通网络中的关键节点，其信号控制对于减少车辆延误时间至关重要，直接影响到整个城市交通的流畅性。作者在此基础上，选择了单交叉路口作为研究对象，借鉴了希腊学者Pappis的模糊控制理论。 Pappis的模糊控制方法为交通信号控制提供了新的视角，但存在需要专家知识和缺乏自适应性的问题。为克服这些限制，作者提出采用两层BP神经网络来实现模糊控制，这种神经网络模型能够结合模糊逻辑的规则推理与神经网络的学习能力，对动态变化的车流量进行自适应控制。 在实际应用中，作者利用MATLAB进行了仿真实验，模拟了不同车流量条件下的信号控制效果。实验结果显示，所提出的模糊神经网络模型在学习和推理方面表现出色，显著降低了车辆的平均延误时间，从而提升了交通效率。这种改进的控制方法对于应对城市交通流量的不确定性以及优化交通管理具有积极意义。 文章进一步讨论了延误模型，其中引用了前人的研究成果，指出在一个相位有两个方向车流的交叉路口，车辆到达遵循均匀分布，饱和流量设定为3600车/小时，没有转向车流的情况。基于这些假设，建立了车辆延误的数学模型，为后续的模糊神经网络控制设计提供了理论依据。 此外，文章还分析了传统的定时信号控制方式在面对动态交通需求时的不足，强调了智能、自适应信号控制方法的必要性。模糊控制与神经网络的融合，不仅能够利用模糊规则进行决策，还能够自我学习和调整，适应不断变化的交通环境。 这篇论文提出了一个创新的两层模糊神经网络交通信号控制模型，通过实验证明了该模型在改善交通效率和减少车辆延误方面的优势，为智能交通系统的发展提供了有价值的参考。