单路口Elman神经网络的信号模糊控制研究

毛红阁 黄国范

摘要：信号控制的力度决定了交叉路口车辆的延误时间，文中以单交叉路为研究对象，以减少车辆延误时间为目标，在传统的定时控制基础之上，提出是用ELMAN神经网络对交叉路口进行控制，通过仿真结果表明，能有效改善车辆的平均延误时间。

关键词：ELMAN神经网络；定时控制；交叉路口

中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)23-5682-03

Research of the Fuzzy Signal Control Based on Elman

MAO Hong-ge, HUANG Guo-fan

(School of Software, Nanyang Normal University, Nanyang 473061, China)

Abstract：Dynamism of signal control decide the delay of car on single intersection., this paper takes a single intersection as research object, as a target the delay of car decreased. based on fixed time control ,it use ELMAN neural control the signal, the result indicate that delay of car decrease effectively.

Key words: ELMAN neural network; fixed control; single intersection

交通拥挤是城市交通的重大问题之一，在大城市尤其明显。交叉路口信号的有效控制是解决交通拥堵问题的关键因素，目前，国内各大城市交通信号灯控制是基于定时的，定时控制在有些交通流量情况是有效的，但遇到大量车流量的、繁忙的交叉路口已不能满足实际需要；有些路口车流十分稀少的时候，驾驶员可以看到另一绿灯相位没有车辆通过，仍然要等待转换相位才能通行。这种信号控制方法增加了车辆在交叉路口的延误时间，对于交通拥堵问题没有得到有效解决，为了缓解交通拥挤、减少污染和提高能源利用率等问题，这就需要寻找智能的信号控制方法，我国的交通研究者最近几十年也做了大量有关的研究，其中徐冬玲、刘智勇[1, 2]等学者提出了模糊神经网络控制方案，在模糊控制中，模糊规则一旦给出，运行过程中是一成不变的，不具备学习能力，神经网络具有自适应学习能力，目前大多研究是基于BP算法的。BP算法是静态前馈神经网络，是将动态的交通问题变为静态空间建模问题，ELMAN神经网络具备映射动态特征的功能，从而使系统具有适应时变特性的能力。……