趙萌，郭凱文，劉蕾，韓存武，孫德輝

（北方工業(yè)大學(xué)，現(xiàn)場總線及自動(dòng)化北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100144）

面向脆弱城市交通系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)

趙萌，郭凱文，劉蕾，韓存武，孫德輝

（北方工業(yè)大學(xué)，現(xiàn)場總線及自動(dòng)化北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100144）

摘 要：為了解決日益復(fù)雜多變的城市交通狀況，改善城市交通系統(tǒng)，本文將智能交通系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合，對脆弱的城市交通系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。首先討論了智能交通系統(tǒng)的現(xiàn)狀及改進(jìn)措施，接著討論了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對交通流進(jìn)行預(yù)測，最后進(jìn)一步基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對交通系統(tǒng)的重要參數(shù)——綠信比進(jìn)行設(shè)計(jì)。本文將引進(jìn)智能交通系統(tǒng)并綜合采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對現(xiàn)有交通系統(tǒng)的研究，對目前脆弱的城市交通系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；交通流；綠信比；優(yōu)化

本文引用格式：趙萌，郭凱文，劉蕾，等.面向脆弱城市交通系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[J].新型工業(yè)化，2015，5(4)：18-23

0　引言

本文將智能交通系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合，對脆弱的城市交通系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。

在智能交通系統(tǒng)方面，文獻(xiàn)[1]指出ITS的建立可以提高路網(wǎng)通行能力和服務(wù)水平，改善環(huán)保質(zhì)量，提高能源利用率；文獻(xiàn)[2]指出智能交通系統(tǒng)是將“人車路”作為三位一體的交通系統(tǒng)并且它的引進(jìn)將會(huì)提高交通運(yùn)輸效率并且介紹了智能交通系統(tǒng)的五個(gè)功能；文獻(xiàn)[3]針對中國城市道路交通的特點(diǎn)及以往交通控制系統(tǒng)的問題和未來發(fā)展的需要，提出了適用于中國城市的實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制與管理系統(tǒng)；文獻(xiàn)[4]介紹了采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析和因果反饋分析的基礎(chǔ)上建立了城市交通系統(tǒng)的SD (System Dynamics)模型，分析了不同的機(jī)動(dòng)化發(fā)展政策對城市發(fā)展和城市交通系統(tǒng)的影響，并提出了相應(yīng)的建議和對策；文獻(xiàn)[5]提出了針對中國現(xiàn)有的智能交通系統(tǒng)，提出了一些改進(jìn)措施。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的介紹中，文獻(xiàn)[6]在簡要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的基礎(chǔ)上，分析了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決交通系統(tǒng)中空車調(diào)度及交通流預(yù)測的原理及方法；文獻(xiàn)[7]指出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型既能夠識(shí)別線性指標(biāo)又能夠識(shí)別非線性指標(biāo)的特性，并建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)居民出行方式選擇預(yù)測模型，為城市居民出行方式的選擇預(yù)測提供了新的思路；文獻(xiàn)[8]通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用分析，評(píng)價(jià)其應(yīng)用效果及存在的問題，并提出今后的發(fā)展方向；文獻(xiàn)[9]通過對基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測控制算法進(jìn)行介紹，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單個(gè)交叉路口的交通燈預(yù)測控制系統(tǒng)，該方法能有效提高車輛通行效率，增強(qiáng)道路的吞吐能力；文獻(xiàn)[10]提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市關(guān)聯(lián)交叉口的交通流預(yù)測控制方法，表明以關(guān)聯(lián)交叉口總體排隊(duì)長度最小為優(yōu)化指標(biāo)的交通流預(yù)測控制策略，可提高關(guān)聯(lián)交叉口的總體通行效率；文獻(xiàn)[11]根據(jù)城市交通系統(tǒng)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了單個(gè)路口信號(hào)燈的模糊控制器，研究了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊控制器的方法和過程，并對該控制器進(jìn)行了仿真研究；文獻(xiàn)[12]將模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，采用模糊隸屬函數(shù)來描述車輛排隊(duì)長度和綠燈時(shí)間，建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通燈信號(hào)控制模型，利用模糊控制的方法實(shí)現(xiàn)交叉口的交通燈控制；文獻(xiàn)[13]介紹了運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制技術(shù)來實(shí)現(xiàn)智能交通燈的經(jīng)典模糊控制，指出采用多交叉口信號(hào)控制方法，可以增大多路口整體的車流輛，使整體交通控制效果變得更優(yōu)一些；文獻(xiàn)[14]提出了利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分層遞階控制城市交通干線車流量的方法,分析結(jié)果表明采用該方法可以減少車輛的停車次數(shù)和延誤時(shí)間；文獻(xiàn)[15]介紹了利用遞階結(jié)構(gòu)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行交通系統(tǒng)的實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)控制的思想，研究表明提出的方法能夠有效地縮小平均排隊(duì)長度，從而達(dá)到減少車輛延誤的目的；文獻(xiàn)[16]介紹了采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立一個(gè)道路交通事故宏觀預(yù)測的模型，研究表明，建立的模型可以很好的適用于道路交通事故宏觀預(yù)測，為制定交通安全對策提供理論依據(jù)；文獻(xiàn)[17]提出一種新的 BP 和 RBF混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并將其應(yīng)用在智能交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的研究，此研究既解決了現(xiàn)存的交通信息孤島問題，又實(shí)現(xiàn)了交通動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)的功能，提高了路網(wǎng)通行能力，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義；文獻(xiàn)[18]在運(yùn)用粗糙集理論對路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)所測得的歷史交通流量進(jìn)行量化分析的基礎(chǔ)上，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的能力，研究了實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通流的模型結(jié)構(gòu)并給出了交通流優(yōu)化控制方法。

城市交通系統(tǒng)是一個(gè)多變量、多反饋、非線性的復(fù)雜系統(tǒng)，它的可持續(xù)發(fā)展受交通、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等多種因素的制約。本文將智能交通系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合，對脆弱的城市交通系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化智能交通系統(tǒng)的建立可以提高路網(wǎng)通行能力和服務(wù)水平，改善環(huán)保質(zhì)量，提高能源利用率[19]。本文介紹了其發(fā)展的概況及功能并提出了一些改進(jìn)措施；在簡要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的基礎(chǔ)上，分析了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決交通系統(tǒng)中空車調(diào)度及交通流預(yù)測的原理及方法[20]；通過介紹綠信比，提出了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對綠信比進(jìn)行設(shè)計(jì)。本文將智能交通系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合，對脆弱的城市交通系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，旨在設(shè)計(jì)出更為合理的城市交通系統(tǒng)。

1　智能交通系統(tǒng)

1.1智能交通系統(tǒng)的發(fā)展

隨著經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，交通運(yùn)輸行業(yè)也日益重要，但隨之而來的是交通擁擠、交通事故以及交通帶來的環(huán)境污染等一系列的問題。

為了解決日益嚴(yán)重的交通問題，人們最初采用的是增加道路，提高道路的供給量，但隨著時(shí)間推移，這一方法的成本越來越高?，F(xiàn)在一些大型城市使用的更多是限制車輛的數(shù)量來緩解交通問題，但這種方法無疑很難滿足日益龐大的交通需求量。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展，一些專家提出了智能交通系統(tǒng)的概念，它是基于現(xiàn)代信息通訊技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)之上的、將“人車路”作為三位一體的交通系統(tǒng)，在不增加現(xiàn)有交通供給的基礎(chǔ)上，通過人們對交通信息的利用，大大提高道路交通的安全性、運(yùn)輸效率、行車舒適性，并減少交通污染。

據(jù)科學(xué)家預(yù)測，應(yīng)用智能交通系統(tǒng)以后，可有效提高交通運(yùn)輸效率，使交通擁擠降低20%，延誤損失減少10%~25%，車禍降低50%~80%，油耗減少30%，廢氣排放減少20%。

1.2智能交通系統(tǒng)的功能

智能交通系統(tǒng)應(yīng)包含的功能有車輛導(dǎo)航系統(tǒng)、自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)、道路構(gòu)造信息系統(tǒng)、交通流控制誘導(dǎo)系統(tǒng)、緊急救援系統(tǒng)。

車輛導(dǎo)航系統(tǒng)主要功能是為駕駛員提供實(shí)時(shí)的最佳行車路線。

自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)主要是為了提高道路的通行效率，縮短車輛的等待時(shí)間。

道路構(gòu)造信息系統(tǒng)主要通過各種智能儀器，預(yù)先向駕駛員提供難以使用肉眼觀測的前方道路信息。

交通流控制誘導(dǎo)系統(tǒng)主要是通過ITS控制中心及時(shí)調(diào)整路網(wǎng)上的交通流量，并及時(shí)向駕駛員提供最優(yōu)路徑。這也是本文下面將與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一起進(jìn)行設(shè)計(jì)研究的部分。

緊急救援系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)在發(fā)生交通事故后快速處理事故、及時(shí)救治傷員、合理疏導(dǎo)交通。

1.3智能交通系統(tǒng)的改進(jìn)

由于城市智能交通系統(tǒng)比較龐大而且復(fù)雜，所涉及的部門繁多，包含的技術(shù)涉及面廣，就不免會(huì)存在缺少規(guī)范化的標(biāo)準(zhǔn)、各部門之間的溝通不足、新興技術(shù)人才缺失、軟硬件不搭配等方面的問題。針對這些問題可以采取一些措施：重視頂層設(shè)計(jì)，使整個(gè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)統(tǒng)一，運(yùn)轉(zhuǎn)高效，充分實(shí)現(xiàn)資源共享；注重培養(yǎng)和接納高新技術(shù)人才，注重產(chǎn)學(xué)結(jié)合；重視 3S 技術(shù)、通信技術(shù)及數(shù)據(jù)融合與挖掘技術(shù)的應(yīng)用，重視軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)與升級(jí)；加強(qiáng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。

2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在智能交通系統(tǒng)中，交通流控制引導(dǎo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)關(guān)系到整個(gè)交通系統(tǒng)是否通暢以及道路資源的使用是否高效。設(shè)計(jì)出好的交通流控制引導(dǎo)系統(tǒng)不僅能夠最大限度地利用好道路資源，也能夠盡可能的避免交通事故的發(fā)生。但是由于交通系統(tǒng)具有隨機(jī)性、模糊性和不確定性等特征，人們很難建立具體的數(shù)學(xué)模型來確立其控制方案，在其動(dòng)態(tài)反饋控制中所追求的最優(yōu)目標(biāo)也很難達(dá)到，而采用人工智能的控制方式則能較好地實(shí)現(xiàn)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人腦神經(jīng)細(xì)胞群探尋新的信息表示、存儲(chǔ)和處理方式而設(shè)計(jì)出的一種信息處理系統(tǒng)，一般由輸入層、隱層和輸出層組，每一層神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸入,并在節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行復(fù)合(線性疊加)和畸變(非線性映射)，成能夠很好地適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境，并對多目標(biāo)進(jìn)行控制。

2.1通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測交通流

通常情況下人們采用實(shí)時(shí)檢測的方法對交通流信息進(jìn)行采集，但所得到的信息往往有滯后性，很難實(shí)時(shí)反映交通現(xiàn)狀。因此,對道路交通狀況的預(yù)測是交通控制引導(dǎo)系統(tǒng)中很關(guān)鍵的一步.根據(jù)預(yù)測的交通數(shù)據(jù)信息對車輛進(jìn)行引導(dǎo)，可盡可能地保證交通道路的暢通，避免交通事故的發(fā)生。目前主要的預(yù)測方法有：回歸分析法、時(shí)間序列預(yù)測法、灰色理論預(yù)測以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。相比較于其他幾種方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用已有的數(shù)據(jù)結(jié)合其他各方面的影響通過學(xué)習(xí)接近真實(shí)輸入輸出之間的關(guān)系。此外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同于普通計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，而是采用分布式存儲(chǔ)知識(shí)，這也極大地提升了整個(gè)系統(tǒng)的容錯(cuò)性。因而在此優(yōu)先采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建立模型，對交通狀況進(jìn)行預(yù)測。

設(shè) xk為輸入向量：

xk=(x1,x2, xn) (k=1,2, ,m)

式中，m為學(xué)習(xí)模式對；n為輸入層單元個(gè)數(shù)。

對應(yīng)輸入模式的輸出向量為：

式中，q為輸出層單元數(shù)。則隱層各單元的輸入為：

式中，wij為輸入層至隱層的聯(lián)接權(quán)重；θj為隱層單元的閾值；p為隱層單元的個(gè)數(shù)。轉(zhuǎn)移函數(shù)采用f(x)=1/(1+e-x)，則隱層單元的輸入為：

同理，輸出層單元的輸入、輸出分別為：

式中，vjt為隱層到輸出層的聯(lián)接權(quán)重；γt為輸出層單元閾值。至此完成一個(gè)前傳過程。在誤差反向傳播過程中，首先要進(jìn)行誤差計(jì)算，設(shè)第 k 個(gè)學(xué)習(xí)模式對期望輸出與實(shí)際輸出的誤差為：

則全局總誤差為：

為使 Ek不斷按梯度原理減小，應(yīng)滿足：

可以推導(dǎo)出：

（t=1,2, ,q；j=1,2, ,p；k=1,2, ,m）

式中，α為學(xué)習(xí)率。

同理，隱層的權(quán)重和閾值調(diào)整量為：

（j=1,2, ,p；i=1,2, ,n；k=1,2, ,m）

其中：

2.2網(wǎng)絡(luò)對綠信比的設(shè)計(jì)

綠信比是指交通燈一個(gè)周期內(nèi)可用于車輛通行的時(shí)間比例。由于日交通流的時(shí)空分布具有高度時(shí)變和非線性的特點(diǎn)，因此，采用高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立模型，以達(dá)到快速準(zhǔn)確預(yù)測的目的。在城市交通網(wǎng)絡(luò)中，各路段的流入、流出交通量是網(wǎng)絡(luò)交通需求量、道路與交叉口通行能力、信號(hào)配時(shí)以及交通管制措施等因素綜合作用的結(jié)果，因而在預(yù)測時(shí)無需單獨(dú)考慮這些因素對交通流量的影響。

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來進(jìn)行模糊信息處理有多種做法，其中，構(gòu)造各類模糊神經(jīng)元及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為信息處理單元以實(shí)現(xiàn)模糊信息的自動(dòng)處理是最主要的一種。在本系統(tǒng)中(如圖1)，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立和使用分以下幾步完成：(1)利用專家的知識(shí)粗略地形成模糊模型(包括一些模糊規(guī)則和模糊推理方法)；(2)基于這一模糊模型構(gòu)成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(3)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過系統(tǒng)仿真來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對每一種輸入值(l1, , lm)，選擇一種輸出值(g1, ,gn)，利用系統(tǒng)仿真來模擬系統(tǒng)在給定的時(shí)間內(nèi)所有車輛的平均等待時(shí)間；系統(tǒng)的能量函數(shù)選為所有車輛的平均等待時(shí)間;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)在于使能量函數(shù)最小；(4)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)是在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測得到的，這就要求實(shí)時(shí)地采集數(shù)據(jù)，周期性地統(tǒng)計(jì)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，預(yù)測到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入后，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，再較精確地辯識(shí)出交通模式，對不同的模式采取適合其特點(diǎn)的相應(yīng)控制算法，選出紅綠燈控制方案。

圖1　模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.1 Model of fuzzy neural network

3　結(jié)論

本文研究了一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對交通系統(tǒng)進(jìn)行全局優(yōu)化調(diào)度的交通燈控制系統(tǒng)。通過大量的模糊數(shù)據(jù)輸入，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以達(dá)到全局優(yōu)化的調(diào)度。對于當(dāng)前的復(fù)雜的交通系統(tǒng)還有許多研究工作要做，希望通過以后的深化，此次研究能有效解決交通系統(tǒng)的復(fù)雜問題。

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Research and Design of Vulnerable Urban Transport Systems

ZHAO Meng, GUO Kaiwen, LIU Lei, HAN Cunwu, SUN Dehui
(Beijing Key Laboratory of Fieldbus Technology and Automation, North China University of Technology, Beijing 100144, China)

Abstract:In order to solve the increasingly complex urban traffic conditions and improve the urban transportation system, this paper combines the intelligent traffic system with neural network methods and optimizes the vulnerable urban traffic systems.Firstly, this paper discusses the status of intelligent transportation systems and improvement measures.Secondly, it discusses the prediction of traffic flow based on neural network.Last but not least, based on neural network, it further designs the green ratio which is the important parameter of traffic system.This paper introduces the intelligent traffic system and the study of existing traffic system with the combination of neural network to design and optimize the current fragile urban transport system.

Keywords:intelligent traffic system; neural network; traffic flow; green ratio; optimization

DOI：10.3969/j.issn.2095-6649.2015.04.03

作者簡介：趙萌（1993-），女，本科，主要研究方向：電氣與控制工程學(xué) ； 郭凱文（1994-），男，本科，主要研究方向：電氣與控制工程學(xué)；劉蕾（1984—），女，講師，博士，主要研究方向：廣義系統(tǒng)、魯棒控制、最優(yōu)控制； 韓存武（1961-），男，教授，博士，主要研究方向：無線通訊網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)；孫德輝（1962-），男，教授，博士，主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、故障診斷與容錯(cuò)控制。

*基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（61174116）資助; 2014年北京市大學(xué)生科學(xué)研究與創(chuàng)業(yè)行動(dòng)計(jì)劃項(xiàng)目資助; 北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（4154068,4142014）。

Citation: ZHAO Meng, GUO Kaiwen, LIU Lei, et al..Research and Design of Vulnerable Urban Transport Systems [J].The Journal of New Industrialization, 2015, 5(4): 18?23.