[發(fā)明專利]街區(qū)路口交通信號優(yōu)化控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910076851.3
• 申請日: 2009-01-22
• 公開（公告）號: CN101789178A
• 公開（公告）日: 2010-07-28
• 發(fā)明（設計）人: 趙冬斌;李濤;易建強
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G08G1/07
• 分類號: G08G1/07;G06N3/02
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 梁愛榮

1.一種街區(qū)路口交通信號優(yōu)化控制方法，其特征在于，基于自適應 動態(tài)規(guī)劃的街區(qū)路口交通信號優(yōu)化控制系統(tǒng)包括交通狀態(tài)采集設備、模糊 神經網(wǎng)絡交通信號控制器、人工神經網(wǎng)絡評價器，其優(yōu)化控制步驟如下：

步驟1：在街區(qū)路口機中運行模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器，定義街 區(qū)路口的交通流數(shù)據(jù)為狀態(tài)變量，作為模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器的輸 入值，定義交通控制信號為控制變量，作為模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器 的輸出值；

步驟2：利用路口機中的交通狀態(tài)采集設備采集一段時間內的狀態(tài)變 量，同時記錄控制變量，將采集到的一段時間內的狀態(tài)變量和控制變量傳 輸?shù)竭h端計算機，作為訓練數(shù)據(jù)；

步驟3：人工神經網(wǎng)絡評價器的輸入值為狀態(tài)變量，輸出值為模糊神 經網(wǎng)絡交通信號控制器的性能指標函數(shù)的近似值，初始時刻t＝1，利用一 個時刻的狀態(tài)變量和控制變量構造評價變量，和人工神經網(wǎng)絡評價器的訓 練誤差信號，利用人工神經網(wǎng)絡評價器的訓練誤差信號對人工神經網(wǎng)絡評 價器進行訓練，使人工神經網(wǎng)絡評價器的訓練誤差信號減小到預定閾值或 訓練達到預定次數(shù)，獲得具有滿足訓練指標要求的人工神經網(wǎng)絡評價器；

步驟4：利用人工神經網(wǎng)絡評價器計算得到的模糊神經網(wǎng)絡交通信號 控制器的性能指標函數(shù)的近似值構造模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器的訓 練誤差信號，對模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器進行訓練，將模糊神經網(wǎng)絡 交通信號控制器的訓練誤差信號減小到預定閾值或訓練達到預定次數(shù)，獲 得具有滿足訓練指標要求的模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器；

步驟5：若人工神經網(wǎng)絡評價器的訓練誤差信號仍然能滿足訓練指標 要求，則執(zhí)行步驟6；若人工神經網(wǎng)絡評價器的訓練誤差信號不能滿足訓 練指標要求，則返回步驟3，重復步驟3和步驟4，對模糊神經網(wǎng)絡交通 信號控制器和人工神經網(wǎng)絡評價器進行交替輪換訓練，直至使模糊神經網(wǎng) 絡交通信號控制器和人工神經網(wǎng)絡評價器的訓練誤差信號同時滿足訓練 指標要求或重復訓練達到預定次數(shù)；

步驟6：利用下一時刻t＝t+1的數(shù)據(jù)，對訓練數(shù)據(jù)進行更新，判斷所 有時刻的訓練數(shù)據(jù)是否訓練完畢，如果所有訓練數(shù)據(jù)訓練完畢，則執(zhí)行步 驟7；否則，重復上述步驟3至步驟5，直至利用完所有時刻的訓練數(shù)據(jù)， 完成模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器的優(yōu)化；

步驟7：將獲得的優(yōu)化的模糊神經網(wǎng)絡控制器傳輸?shù)浇謪^(qū)路口機，用 來實施交通信號的控制；若交通流變化、使優(yōu)化的模糊神經網(wǎng)絡交通信號 控制器的控制性能下降，則返回步驟2，重復上述步驟2至步驟6繼續(xù)對 模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器進行再次優(yōu)化。

2.根據(jù)權利要求1所述的街區(qū)路口交通信號優(yōu)化控制方法，其特征在 于，所述模糊神經網(wǎng)絡實現(xiàn)交通信號控制，是將專家經驗包含在模糊控制 規(guī)則中，便于輸出合理的交通信號控制量。

3.根據(jù)權利要求1所述的街區(qū)路口交通信號優(yōu)化控制方法，其特征在 于，所述人工神經網(wǎng)絡評價器用于逼近模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器的性 能指標函數(shù)，對模糊神經網(wǎng)絡交通信號控制器的控制效果評價。