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基于模糊控制算法的干道信号协调控制优化

孙超,  徐建闽,  丁恒,  胡非与

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2008 >  26(4): 55-58
孙超, 徐建闽, 丁恒, 胡非与. 基于模糊控制算法的干道信号协调控制优化[J]. 交通信息与安全, 2008, 26(4): 55-58. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.016
引用本文: 孙超, 徐建闽, 丁恒, 胡非与. 基于模糊控制算法的干道信号协调控制优化[J]. 交通信息与安全, 2008, 26(4): 55-58. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.016
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Urban Trunk Road Traffic Signal Coordination Control Based on Fuzzy Logic Control Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2008, 26(4): 55-58. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.016
Citation: Urban Trunk Road Traffic Signal Coordination Control Based on Fuzzy Logic Control Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2008, 26(4): 55-58. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.016
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基于模糊控制算法的干道信号协调控制优化

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.016

  • 华南理工大学,广州,510640

  • 华南理工大学,广州,510640

  • 合肥工业大学,合肥,230009

  • 华南理工大学,广州,510640

基金项目: 

"十一五"国家科技支撑计划重点项目

详细信息

  • 中图分类号: U491

Urban Trunk Road Traffic Signal Coordination Control Based on Fuzzy Logic Control Algorithm

    摘要
  • 摘要: 城市干道是城市交通的主要载体,干道的畅通对提高城市道路的通行能力、缓解城市的交通拥挤起着重要的作用.城市交通系统是一种对象不确定的,结构十分复杂的大系统.城市道路交通控制主要是对交通信号的控制,针对对象的不确定性和复杂性,文章从交通信号控制的角度,对城市干道交通信号控制策略及其控制优化的参数(周期时长、绿信比、相位差)进行分析,并结合合肥市芜湖路的交通状况采用模糊控制的方法实现城市交通干道的优化协调控制.通过 Vissim 仿真,对芜湖路分别采用模糊协调控制方案、传统数解法协调控制方案及单点控制方案进行比较,结果表明模糊协调控制方案明显优于其他2种方法.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2008-08-28

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