復(fù)雜路口實(shí)時(shí)信號(hào)智能控制技術(shù)的研究.pdf

1、科技的發(fā)展、社會(huì)的進(jìn)步帶給人們?cè)S多物質(zhì)享受與生活便利的同時(shí)卻產(chǎn)生了一些新的問(wèn)題，比如“交通問(wèn)題”。ITS的發(fā)展是解決交通問(wèn)題的必要手段，復(fù)雜路口實(shí)時(shí)信號(hào)控制作為ITS的重要組成部分之一，也是解決“交通問(wèn)題”的關(guān)鍵。
　　 首先，分析復(fù)雜路口的分類、復(fù)雜路口的形狀，并簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)典型的復(fù)雜路口，然后介紹復(fù)雜路口的渠化方法和步驟。
　　 其次，介紹現(xiàn)有單點(diǎn)信號(hào)控制的幾種方式，并分析復(fù)雜路口實(shí)時(shí)信號(hào)控制的原理，以及其主要組成部

2、分和將會(huì)用到的主要技術(shù)。
　　 再次，介紹現(xiàn)有的幾種檢測(cè)器，各種檢測(cè)的原理、優(yōu)缺點(diǎn);并根據(jù)交通流特性采取小波變換進(jìn)行交通流多層分解，運(yùn)用自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各子序列分別研究，最后合成即為預(yù)測(cè)到的交通流，并實(shí)例仿真，仿真結(jié)果表明本文所提預(yù)測(cè)方法同小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于小波分析、遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)相比，更具有優(yōu)越性，效果更好。
　　 再次，建立多目標(biāo)信號(hào)控制函數(shù)，課題中選取平均延誤、平均停車次數(shù)、通行能力