V01.38.No.4
2009.Aug.
上海师范大学学报(自然科学版)
第38卷第4期
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9年8月
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基于模糊神经网络的交通灯智能系统
严丽军1,项浞伍2
(1.上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234;2.上海电机学院电子信息学院,上海200240)
摘要:设计了一个使用模糊和神经网络的交通灯智能系统.此系统能根据汽车重量、长度和
速度来改变信号灯等待时间.通过计算机仿真表明。此方法比固定时间信号灯更有效.新方法
的汽车平均等待时间减少,通过十字路口的速度较快以及燃料消耗都会提高.
关键词:模糊神经网络;汽车等待时间;交通灯控制;节能
中图分类号:1曰423
文献标识码:A
文章编号:1000.5137(2009)04旬383舶
O引
言
交通灯系统运行的最优化就是降低燃料消耗,在高度饱和的交通状态中降低车辆平均等待时间以
及提高汽车在十字路口的平均通行速度【l一】.
在[4,6,7]中,几位作者研究了使用模糊技术来指导和优化交通信号控制,并且使用回路检测器来
计算通行车辆并且决定哪辆车是大型的,哪辆车是小型的.但是,当通行车辆的重量、速度以及通过检测
区域的不同常常会引起很大的误差,甚至会得到错误的结果.
本文作者采用神经网络系统和模糊技术,结合回路检测器来识别通行车辆的类型,识别率比[4,6,
7]中的方法高,获得通行车辆的速度,长度,数量等重要参数,从而控制交通信号的等待时间,与传统交
通灯系统相比,明显降低平均等待时间,提高总体交通效率,降低能源消耗.
本文作者叙述了回路检测方法,神经网络的算法以及神经网络的训练识别过程,同时使用模糊技术加以
改进,对普通交通灯系统和智能交通灯系统的汽车平均时间进行了比较,可以看出智能交通灯系统的优点.
1智能交通灯的概况
图l表示等待的车辆队列,十字路
口的有效路面长度为30m,而6辆车辆
总长度为48.5m(参考表l数据)的车
辆,所以6辆车通过路口会造成下行十——
字路口的堵塞现象.——
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图l 等待绿灯的汽车队列
收稿日期:2008.12.12
作者简介:严丽军(19r75一)男,上海师范大学信息与机电工程学院工程师;项浞伍(1944一)男,上海电机学院电子
信息学院教授.
万方数据
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