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        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在道路交叉口多相位模糊控制中的應(yīng)用

        2013-04-29 13:41:22蔣愛萍柳妍
        無線互聯(lián)科技 2013年9期

        蔣愛萍 柳妍

        摘 要:公路交通控制是一個(gè)非線性時(shí)變系統(tǒng),其抗干擾能力較差,尤其是道路交叉口的交通控制更是具有復(fù)雜的非線性時(shí)變特征,而實(shí)際應(yīng)用表明,道路交叉口的交通控制是整個(gè)交通控制系統(tǒng)的控制重點(diǎn)。本文在研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上,探討該算法在道路交叉口多相位模糊控制中的應(yīng)用。

        關(guān)鍵詞:公路交通控制;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;交叉口多相位

        1 多相位交通控制算法

        當(dāng)交通流較大時(shí),在保證安全的前提下,為了提高平面交叉口的通行能力往往需要進(jìn)行多相位信號控制。在一個(gè)周期內(nèi),交叉口上某一支或幾支交通流所獲得的通行權(quán)稱為信號相位。單交叉路口4相位信號控制如下:相位1:南北直行;相位2:南北左轉(zhuǎn)及;相位3:東西直行;相位4:東西左轉(zhuǎn)及方向綠燈,所有右轉(zhuǎn)方向綠燈,方向綠燈,所有右轉(zhuǎn)方向綠燈。

        單個(gè)交叉路口信號的控制算法可描述為:

        ⑴從相位i開始,分別指定各相位的最短綠燈時(shí)間Gmin和最大綠燈時(shí)間Gmax;

        ⑵先給該相位以最短綠燈時(shí)間 ;

        ⑶測得放行車道的車隊(duì)長度,設(shè)其為 ;

        2 模糊邏輯控制器的設(shè)計(jì)

        2.1 檢測器之間的車輛數(shù)ι,隊(duì)長之差Q,綠燈追加時(shí)間G的模糊化

        兩檢測器之間的車輛數(shù)ι為考慮具體交叉口路況后,折算成標(biāo)準(zhǔn)小客車單位(pcu)的車輛數(shù)。視為模糊變量 ,論域?yàn)椋簕1,3,5,7,9,11,13,15,17},取7個(gè)語言值: (很少), (少), (較少), (一些), (較多), (多), (很多)。

        隊(duì)長差Q為pcu單位的下相位兩檢測器之間車輛數(shù)和本相位兩檢測器之間車輛數(shù)的代數(shù)差,將其看作模糊變量 ,其論域?yàn)椋簕-9,-6,-3,0,3,6,9},取5個(gè)語言值: (負(fù)大), (負(fù)?。?, (零), (正?。?(正大)。

        追加綠燈時(shí)間G為模糊變量 ,其論域?yàn)椋簕3,6,9,12,15,18,21,24,27},取7個(gè)語言值: (很少), (少), (較少), (適中), (多), (較多), (很多)。相對于論域的隸屬函數(shù)為:

        2.2 模糊推理

        根據(jù)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出控制規(guī)則如下表所示(“-”表示不可能出現(xiàn)的情況)。兩輸入到輸出的語言控制策略由33條模糊條件語句構(gòu)成:

        2.3 模糊判決(去模糊化)

        本文采用最大隸屬度原則去模糊化。

        3 模糊邏輯控制器的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)

        3.1 模糊—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)

        上述模糊控制器模型可以用三個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn),該模糊—神經(jīng)控制器結(jié)構(gòu)如下圖所示。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Ⅰ、Ⅱ分別用于生成 和 的隸屬函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Ⅲ用于產(chǎn)生綠燈追加時(shí)間輸出。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用典型神經(jīng)元,其輸入輸出關(guān)系為Sigmoid函數(shù),即:

        3.2 模糊控制規(guī)則的實(shí)現(xiàn)及控制信號的形成

        采用三層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)Ⅲ來實(shí)現(xiàn)模糊控制規(guī)則。輸入層對應(yīng)于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)Ⅰ和Ⅱ的輸出層,即含有12個(gè)神經(jīng)元;輸出層為一個(gè)神經(jīng)元,即控制量輸出;隱含層采用7個(gè)神經(jīng)元。以表4提供的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),即可獲得一個(gè)模糊神經(jīng)控制器。

        4 總結(jié)

        當(dāng)交叉口車輛到達(dá)率或交叉口車流到達(dá)飽和時(shí),模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法可以大幅度減少交叉口各方向車輛的平均延誤時(shí)間。這是因?yàn)樵谀:刂扑惴ㄖ锌紤]了下一相位的等待車輛數(shù),從而保證了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器能夠協(xié)調(diào)地給各方向分配通行時(shí)間,防止某一方向等待車輛數(shù)過多而導(dǎo)致整體上大的平均延誤。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1]劉智勇.智能交通控制理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

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