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沙特国王大学学报一种自适应方法:智能交通拥塞控制系统[1]A,B,C,D.Adnan Khana,Gulzar Ahmeda,Umer Farooqca巴基斯坦拉合尔国家工商管理和经济学院计算机科学学院b巴基斯坦拉合尔GC大学计算机科学系c巴基斯坦拉合尔,拉合尔加里森大学计算机科学系阿提奇莱因福奥文章历史记录:2018年8月23日收到2018年10月5日修订2018年10月20日接受在线发售2018年保留字:交通拥堵RFID(射频识别)阅读器传感器物联网FISMFPICIR传感器A B S T R A C T本文探讨了利用RFID创新的交通拥堵,并发现堵塞在任何路口的街道,利用RFID阅读器和标签作为传感器。本文的思想是将交通信号灯的固定和预设活动动态化。本文提出了一种独特的方法,使信号配时与道路在任何时刻的拥挤程度成正比。建议的智能系统可以通过感测交通密度来维持交通信号的动态定时,以在物联网传感器的帮助下最大限度地减少拥堵,为市民提供先进而强大的通信技术。©2018作者制作和主办:Elsevier B.V.代表沙特国王大学这是一CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。1. 介绍交通拥挤是城市地区的主要问题之一。随着城镇边界的不断扩大,此外,平均水平正在迅速上升。很多旅行时间都浪费在交通堵塞上了。交通拥挤的主要原因之一是交通信号时间是恒定的。在世界上大多数地方,道路堵塞仍然是一个主要问题,特别是在增长的地区,这导致了大量的延误,成倍的汽油浪费和经济损失。由于道路网络规划不善,许多发展中地区的不寻常结果是存在小的重要区域,这些区域是常见的拥堵热点;这些热点周围糟糕的交通管理可能会影响细长的站点交通*通讯作者。电 子 邮 件 地 址 : ayesha. gmail.com ( A. 阿 塔 ) , 博 士 ncbae.edu.pk ( S 。Abbas),madnankhan@ncbae.edu.pk(M.A.Khan),gulzar.phd @ ncbae.edu.pk(G.艾哈迈德),umerfarooq@lgu.edu.pk(美国)。Farooq)。沙特国王大学负责同行审查制作和主办:Elsevier果酱。基于对简单网络拓扑的模拟全面分析,其表明本地去拥塞协议可以增强道路容量并在本地化设置中避免拥塞崩溃(Jain等人,2012年)。由于交通繁忙,不同地区的大气和噪音污染的平均温度都有所上升。为了使交通顺畅和快速,几何和交通改善至关重要。为了提出道路的适当解决方案,设计了一种方法,其中包括交通研究,地形测量和实际替代方案的开发。交通研究包括手动分类计数、延迟、旅行时间、拥堵和排队(Ullah等人, 2014年)。本文研究了城市人口密度、生产率和道路交通拥挤之间的关系。本文估计了一个广义的Trans log制造-逆输入调用函数,以检验制造业、建筑业和服务业中是否存在可变的回收率。建立了城市密度的两种度量方法,分别用直线距离和广义值来表示城市密度,并将其覆盖在translog中,以感知道路站点交通拥挤的影响。这些效应表明,对于某些经济部门,城市密度的收益递减会导致聚集弹性的重要性随着强大密度的增加而下降。估计的空间方差的比较表明,道路站点交通拥堵起着重要的作用,https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2018.10.0111319-1578/©2018作者。制作和主办:Elsevier B.V.代表沙特国王大学这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表沙特国王大学学报杂志首页:www.sciencedirect.comA. Atta等人/沙特国王大学学报1013传感器2交通流传感器1解释了最特别城市化地区的收益递减(Graham,2007)。物联网的目的是为人们创造一个更好的环境。物联网是现实世界和虚拟世界之间的连接。物联网的基本目标是引入基于新事物和进步事物的自我意识方面的智能环境。物联网有能力通过网络自动传输统计数据,汽车可能会在街道上出现交通拥堵。互联网的因素是网络的物理项目设备,汽车,家庭和不同的小工具,可以嵌入电子产品,软件,传感器和网络连接。物联网物理对象控制器;传感器;执行器物联网这种智能系统可以在RFID技术的帮助下应用。RFID代表射频识别系统(Fikri等人,2015年)。它包括以下内容:一个被动标签,连接到汽车这是要诊断和RFID阅读器,用于检查标签连接到汽车。RFID读取器可以包括在街道照明内,并且可以使用太阳能电力来供电,太阳能电力已经在许多地区为街道照明供电。RFID无源标签的操作不需要电力。它们体积小,便于运输,价格便宜。它们可以安装在汽车制造商或当局文献调查见第2节。第3节描述了拟定模型。第四节描述了该系统的仿真结果和讨论。结论见第5。2. 文献调查交通拥堵是一个主要问题。由于这种拥堵问题,旅行所需的时间可能会延长。一个设计成为开发使用的wi-fi技术与PIC微控制器,红外传感器和XBEE。红外传感器用于决定交通密度和游客温和的时间。XBee变成了用于提供绿色道路的紧急车辆。但这种设计进行了最方便的自动操作模式(维基百科)。另外设计了一种算法,使更多的车辆进入交通信号灯.优先考虑各种各样的独特类别的车辆。救护车、消防车等紧急车辆将享有优先权。下一个优先级是给贵宾的旁边的日常车辆。优先权变成了在交通路口的单一车道上,根据汽车密度附加地给予优先权。具有较好汽车编号的街道可能获得最大优先权(Ghazal等人, 2016年)。RFID是专门用来追踪物体的。RFID阅读器和标签在展厅中使用,以便没有人在不支付账单的情况下拿走任何物品。该RFID还用于调整错位的车辆。当检测到丢失的车辆的RFID标签的特定ID时,则接收其找到的里程的位置(Abishek等人, 2009年)。交通拥堵是印度许多城市与不同国家共同面临的主要问题。失败的指标,不良的执法和可怕的网站访问者控制已造成交通堵塞.因此 , 有 效 管 理 现 场 交 通 拥 堵 问 题 需 要 过 多 的 时 间 ( Rahul 和Tasgaonkar)。新一代的无线射频识别技术(RFID)可以与现有的信号机相结合,作为智能游客实时控制的关键。与不同的现场交通拥堵管理技术相比,这种新一代的方法需要更少的时间来设置,价格更低(Uddin,2009年)。随着车辆游客的不断增加,现有的道路交通管制已变得效率低下。城市化导致主要城镇的交通堵塞和伤害增加。为了适应日益增长的愿望,交付结构,现在,有一个需要的智能运输系统。车载自组网是一种新兴的智能交通技术。一旦交通拥堵得到确认,靠近拥堵区域的汽车可以通过显示论坛了解现场访客,在最近的RSU(网站访问者信号)内。拥堵统计数据也可以通过在拥堵附近的车辆中发现的移动应用程序进行。接近的马达可以另外采取分流和缓解拥堵。因此,开发了一种智能站点交通拥堵检测和传播小工具,以在没有人为干预的情况下转移进入的汽车并减少拥堵。该系统还可以进一步改进,通过使用IEEE802.11p协议(Saikar),例如, 2017年)。在本文中,我们建议的数学公式的两个变化的收费亭问题,使用分段线性能力,以近似拥挤成本。我们还应用了一个有偏见的随机密钥遗传算法的固定的真实的全球实例,分析答案,同时计算最短路径符合两个特定的权重能力。实验结果表明,所提出的分段线性特征很好地逼近了真实的凸函数,并且有偏随机密钥遗传规则集产生了精致的查询(Stefanello,2017)。本文调查了汽车在城镇中遇到的路径问题,以寻求最佳配送方式。它采用了随后的方法。第一、Fig. 1. 交通感测方法图二、模糊控制器模型1014A. Atta等人/沙特国王大学学报它提供了致力于城市中然后对城市物流进行了分类和 作为最终结果,它识别了需要解决的主要临床需求情况:分布的时间依赖性、多阶段和多行程公司、动态数据(Lopez-Garcia等人, 2018年)。最后,它使每一个专业的任何这样的要求的情况下,分析的主要困难,他们意味着和他们如何处理(Cattaruzza等人, 2017年)。本文使用2002年至2007年加利福尼亚州的信息,检查了汽车拥堵对环境空气污染物和附近幼儿死亡率的影响通过构建心理变量(IV),即道路游客、气候状况和污染之间的关系,我们发现,即使在目前的日常水平上,特定的计数数量对每周幼儿死亡价格,特别是早产儿或低出生体重儿的死亡价格,也有很大的边际影响。我们还发现了一氧化碳的重大影响的暗示性证据,尽管结果尚不清楚。最后,我们测试了估计对邻近污染物中非经典尺寸错误的敏感性,并表明IV后果对这种担忧很强(Knittel等人, 2016年)。交通拥挤是一个主要问题,特别是在发展中国家;面对这一点,许多交通系统的模型提出了通过一个一类的学生。人们提出了不同的方法来使交通系统更智能、可靠和坚固。本文提供了不同的策略,以装饰全球各地的交通小工具比较研究了不同的能力研究,其中智能网站访客设备(ITS)出现作为一个关键的实用程序的位置。每一项研究的重要关键点都是在印度等发展中国家实施的前提下突出和判断的还提出了一种版本,其利用红外接近传感器和中央定位的微控制器,并利用沿着长度的车辆持续时间来实施明智的交通跟踪设备(Biswas等人, 2016年)。街道网中的交通是最大的麻烦。在本文中,我们研究了速度与预测街道交通拥堵严重程度的准确性之间的权衡(Gobi和VandelKumar,2018)。利用语义互联网技术对交通拥堵进行及时预测,以期在更高级别的街道操舵、车辆导航等应用中有所帮助。在所提出的工作中,本体是基于传感器和视频事实创建的。通过在传感器和视频记录的并行处理上 使 用 本 体 的 规 则 推 理 , 设 备 提 供 了 交 通 拥 堵 的 适 时 预 测(Prathilothamai等人,2016年)。交通系统在现代生活中是非常重要的;因此,在最近的过去,大量的研究工作一直致力于这个领域。有效的车辆连接技术可以极大地美化出行效率、减少交通事故、提高安全性、缓解拥堵的影响;设计出所谓的智能交通系统(ITS)是享受。对合理的运输结构及其包装进行了评估,然后简要讨论了车辆通信,并概述了ITS范围内与分配实时系统可靠性相关的想法(Alam等人, 2016年)。3. 拟议方法每辆车都应该配备一个无源RFID标签。这些无源标签更便宜,现在不需要任何外部能量来运行。他们结合事实提取能量图3.第三章。建议MFIS专家系统方法。表1输入输出变量。输入输出排队红色信号到达绿色信号时间零(Z)很少(VF)零(Z)很少(VF)无(N)非常短(VS)很少(F)中等(M)高(H)少量(F)中等(M)长(L)短(S)中(M)高(H)IoT研究传感器丢弃相关与否没是的模糊清晰输入规则模糊器去模糊器模糊输入设置推理发动机模糊输出设置使用Crisp输出的系统操作A. Atta等人/沙特国王大学学报1015..最大值0;;00≤t≤25T;差25252525lQ;veryfew很少有人24-2q;2≤q≤4中Q26-2q;4≤q≤628-2q;6≤q≤8A;零电压2-2a;≤≤A;veryfew24-2a;2≤a≤4A;少数26-2a;4≤a≤6A;中等剂量A;大口径a-26;28-2a;6≤a≤8≤≤时间=t。lTtlT;Poortl max.米; 0;2 5-t;00≤t≤25lT;最大值较差米; 0;25-t≤ 0;0≤t≤25表2a数学MF和FIS输入/输出变量技术的使用。变量隶属函数(MF)队列= QlQqn2qo-2;0≤q≤2(q;0≤q≤2)(q-2;2≤q≤4)(q-4;4≤q≤6)nq6o-2;6≤q≤8到达= AlAala.0一2件a.a;0≤a≤2μla.a-2; 2 ≤ a ≤ 4μla.a-4; 4 ≤ a ≤ 6μla.6一8ΣlT;最大值为0.001。min.0; 25-t≤ 0;0 ≤ t ≤ 25lT;最大值为0.001。min. 0;25-t≤ 0; 0≤t≤ 25表2b图形MF和FIS输入/输出变量技术的使用。MF队列的变量图形表示= QlQq到达= AlAa时间= t。lTt表3模糊逻辑对于输入变量(Arrival),值为零(0,2)、非常少(0,4)、很少(2,6)、中等(4,8)和大(6,8)。对于输入变量(Arrival),值为零(0,2)、非常少(0,4)、很少(2,6)、中等(4,8)和大(6,8)。输出范围为无(0,25),非常短(0,50),短(25,75),中等(50,100)和高(75,100)。规则表到来Z(零)VF(非常少)F(少数)M(中等)L(大号)队列Z(零)N(无)N(无)N(无)N(无)N(无)VF(非常少)VS(非常小)VS(非常小)S(小)M(中等)H(高)F(少数)VS(非常小)S(小)S(小)M(中等)H(高)M(中等)S(小)S(小)M(中等)M(中等)H(高)H(高)M(中等)H(高)H(高)H(高)H(高)lQ;零Q高Q值251016A. Atta等人/沙特国王大学学报见图4。 建议系统的规则编辑器。从用于感测它们的读取器当车辆经过RFID传感器1时,其标签被读取,并且计数(例如R1)增加1。类似地,当车辆经过传感器2时,R2递减。R1- R2这两个值之差在传感器1和传感器2之间延伸重要的是要注意,两个因此,已经通过传感器1转向的汽车必须强制通过传感器2。为了评估一个街道阶段的拥挤状况,我们在所需的地方获得实际的交通统计数据。该记录包括车辆数量和平均速度,以分钟为单位。这一事实被输入模糊装置。设备的输出是预期的拥塞水平。第一个传感器计数通过交通信号的各种汽车;第二个传感器计数到达交叉点的各种汽车,如图1所示。然后,传感器计算汽车的范围。这里使用的模糊推理机使用了mamdani模糊设备。两个输入给设备以获得输出。该装置的输入是排队车辆的种类和车辆的到达。输出是交通时间对于无经验的光的交易,其中交通可能非常过度。基于模糊规则的控制器模型具有知识库,该知识库由包含语言规则的规则库和包含信息的数据库组成,还包含如图所示的语言项的模糊集。 二、然后,模糊化接口用于获取输入值,然后将其转换为语言术语。决策逻辑被用作计算输出到知识库的处理单元。最后使用解模糊接口确定清晰的输出值。Fuzzifier将清晰的输入绘制到模糊集,就像编程中的If-Then规则理论一样,模糊规则也基于称为“语言规则”的规则图5a. “预期时间非常小”的示意图图5b.“预期时间很小”的示意图。A. Atta等人/沙特国王大学学报1017像人类思维一样精确数据的能力,并保持其模糊集运算可以写为专注于决策相关信息推理引擎,相对于模糊规则产生的模糊输出是从模糊化的输入和Defuzzifier绘制输出集到清晰的数字。图3示出了所提出的MFIS专家系统方法的流程。3.1. 模糊输入输出变量下面的表1示出了在一段时间内用于交通拥堵的两个输入和一个输出模糊变量。将输入输出参数划分为隶属度函数,每个函数相似程度不同。对于输入变量(队列)的水平和相应的值是零(0,2),非常少(0,4),很少(2,6),中(4,8)和高(6,8)。3.2. 隶属函数隶属度函数帮助我们定义映射到每个输入空间点的0到1之间的隶属度值隶属函数如下表2a和2b所示。lQ\Aq;aminhlQq;lAai3.3. 模糊集合运算模糊集的运算有三种类型,即交(AND)、并(OR)和加补(NOT).如果有两个定义在论域c上的模糊集a和b,x2c与i相交,AND:la\bxminlax;lbx联合,OR:laUbxmaxlax;lbx加法补码,非:la-l axn/1-laxn/23.4. 模糊介词用模糊集合运算AND、OR NOT合成的模糊原子命题称为复合模糊命题。这里,q,a用于输入变量队列,到达和t用于输出变量技术。则以下模糊命题以t-范数函数的形式成立t:q×a! t1所有的I/O变量值都从实际范围映射到概率范围,因为模糊专家系统是在概率(范围0-1)上工作的T-norm函数可以写成:t:½0;1]×½0;1]!½0;1]102mm公式(2)转换所提出的专家系统的排队和到达的模糊集的隶属函数,即:t½lQq;lAa]1/4min½lQq;lAa]1/3min方程(2)的函数ti被限定为交集,必须满足以下t范数公理:t1:有界条件t0;00;tY; 1 t1; YY图5c. 预期时间的示意图为中。图5d.“预期时间高”的示意图。1018A. Atta等人/沙特国王大学学报≤ ≤ð Þ ≤ ðÞ图5e.“预期时间非常高”的示意图。图六、用于到达和队列的规则表面查看器t2:交换性ta;c tc;at3:非递减如果aa0anddc c0;那么ta;cta0;c0t4:关联性t½ta;c;Y]t½a;tc;Y]当量(3)可以用t范数表示为:lQ\Aq;at½lQq;lAa]4从EQ。(四)lQ\Aq;a1/4min1/2lQq;lAa]54. 结果讨论对于仿真结果,使用MATLAB R2012b工具对于仿真结果,使用两个输入和一个输出变量在本文中,提出了交通拥堵系统。图5(a-e)示出了所提出的系统的性能。图5a示出了如果队列和到达时间低,则预期时间将非常短。根据输入参数和表3中确定的规则,输出时间按秒,或在可变或不变的道路交通信号配时条件下。上述规则表明,如果排队车辆密度为中等(m),车辆到达次数为少数(f),则信号灯的期望时间可以很短。如果交通队列是中等(m)并且交叉口交通很多,则选择中等时间,如图4所示。建议的基于规则的编辑器如图所示。 四、图 5b表示如果队列和到达时间非常少,则预期时间将非常短。图图5c显示如果队列和到达时间是中等的,那么预期时间将是非常中等的。图5d示出了如果队列是中等的并且到达时间很少,则预期时间将是高的。 图图5e显示,如果队列为中等,到达时间为高,则预期时间将非常高。图 6显示了系统的表面视图,它表示数据分布方面的输入和输出关系。曲面查看器可以生成其中两个输入不同的三维输出曲面。它还观察到,如果队列长度非常小,到达时间,那么期望时间是非常少的。类似地,如果队列非常高并且到达是中/高,则期望时间是高。5. 结论本文提出的基于RFID的智能交通拥堵控制系统克服了现有交通拥堵控制的不足。本文证明了基于传感器的完全模糊良判版本具有铸造能力将道路交通堵塞降至最低限度。这变成通过模糊设备的能力来实现,该模糊设备通过使用延长或终止信号的定时来做出自己的决定。仿真结果表明,该装置能保证正常的交通,并能在高峰时段使用。引用Vipin Jain,Ashlesh Sharma,Lakshminarayanan Subramanian,2012.发展中国家的道路交通拥堵。第二届ACM Symposium on Computing for Development ,DEV2012 。 2nd ACM Symposium on Computing for Development , DEV 2012 ,Atlanta,GA,United States,3/11/12.doi:10.1145/2160601.2160616。Nadeem Ullah , Shah Room , Muhammad Ahmad Rana , Umair Anwar Awan ,Muhammad Aleem,2014.交通问题研究及解决建议索卡尔·尼亚兹·拜格交叉路口在:第一届国际会议上的新兴趋势工程,管理和Scineces格雷厄姆,丹尼尔J,2007.集聚的可变回报与道路交通拥挤的影响。 J. 城市经济 62(1),103-120。AyoubFikri,El Mehdi Zrihni,Yassine Salih Alj,2015.基于智能手机的RFID标签交通拥堵控制系统。2015年第一届电气和信息技术国际会议ICEIT邱新云,萧萧,2014。基于RFID的交通监控系统设计与仿真。第26届中国控制与决策会议(CCDC),2014。A. Atta等人/沙特国王大学学报1019https://en.wikipedia.org/wiki/internet_of_ThingsGhazal,Bilal,EIKhatib,Khaled,Chahine,Khaled,Kherfan,Mohamad,2016.智能交通灯控制系统. 美 国 电气与电子工程师协会。Abishek,C.,Kumar,Mukul,Padmanabh,Kumar,2009.基于无线传感器网络的印度城市交通拥堵控制。第五届IEEE无线通信和传感器网络会 议(WCSN),1-6。拉胡尔湾Pendor,P.P. Tasgaonkar,智能车辆监控系统的物联网框架。国际通信与信号会议(International Conference on Communications and Signal)AzeemUddin,草案,2009年3月23日印度城市的交通拥堵:崛起大国的挑战。http:www.visionwebsite.eu/UserFiles/File/filedascaricare/科学合作伙伴,论文,京都,草稿。Anurag Saikar , Mihir Parulekar , Aditya Badve , Sagar Thakkar , AaradhanaDeshmukh,2017.英特尔:智慧城市的智能交通管理。在:新兴趋势创新信息通信技术(ICEI)2017年国际会议上,页。46-50,2017年。Stefanello,Fernando等人,2017年。收费路网中交通拥挤最小化问题研究。安·奥佩尔Res. 249(1-2),119-139.Cattaruzza,Diego等人,2017.城市物流车辆路径问题。欧洲J 运输单Logistics 6(1),51-79.Knittel,Christopher R.,米勒,道格拉斯L.,桑德斯,尼古拉斯J,2016.注意,司机们!儿童在场:交通、污染和婴儿健康。经济统计修订版98(2),350-366。Biswas,Satya Priya,等.智能交通监控系统。第二届计算机与通信技术国际会议论文集Springer,New Delhi,2016.Prathilothamai,M.,例如,2016.基于本体的道路交通拥堵实时预测。在:软计算系统国际会议论文集。Springer,New Delhi,2016.Alam,Muhammad,Ferreira,Joaquim,Fonseca,José,2016.智能交通系统导论。智能交通系统。施普林格国际出版社。Lopez-Garcia,P.,Masegosa,A.D.,Onieva,E.,Osaba,E.,2018.应用于不平衡交通拥堵数据集的Ensemble和Fuzzy技术:比较研究。In:Korošec,P.,Melab,N.,Talbi,E.G.(Eds.),生物启发优化方法及其应用。BIOMA 2018.计算机科学讲义,卷10835。施普林格山戈比岛,Vessel Kumar,D.,0000.利用模糊逻辑控制道路交通的有效方法。数字信号处理10(1)、2.
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