基于流量預測的城市單交叉路口多相位交通信號的控制技術.pdf

1、現(xiàn)代城市交通的智能控制是ITS 的重要組成部分，而交叉口是決定道路通行順暢的關鍵。單交叉口的實時控制是交通控制系統(tǒng)的基礎。城市交通的智能控制實現(xiàn)的前提和關鍵是實時準確的交通流量預測。全面、準確的采集交通信息是實現(xiàn)交通智能化的基本保障，交通流量預測的準確性也取決于數(shù)據(jù)樣本的準確性。因此，發(fā)展城市交通的智能化技術，研究城市單交叉口交通的智能控制、流量預測以及交通信息采集技術成為今后ITS 的發(fā)展方向。 本文對城市單交叉口交通信號的智

2、能控制、流量預測和基于視頻的圖像采集技術進行了研究和探討。首先，提出了城市智能交通的整體結構設計，即包括車流量采集、流量預測和交通信號控制幾個模塊；然后，對每個模塊的具體設計進行了詳細的介紹。車流量采集采用基于視頻的圖像處理技術，采用建立在YCbCr 色彩空間上的背景幀差法進行圖像的分割處理，采用數(shù)學形態(tài)學、圖像的連通性等進行圖像的去噪，并提出了計算梯度結合峰值的方法對車輛進行計數(shù)。車流量預測模塊中，在分析車流量預測中存在的問題和交通流

3、特性的基礎上，建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，并提出了采用蟻群和粒子群結合的方法優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)。算法中，將蟻群和粒子群組成主從結構，其中，蟻群在全局解空間進行搜索，粒子群在局部解空間進行搜索，并將解反饋給主級。交通信號控制模塊中，以多相位單交叉口的信號燈為控制對象，建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的交通信號控制模型，并采用粒子群優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)。最后，對基于DSP 的交通信號控制器進行了軟硬件設計。仿真結果表明，本文提出的算法有效地提高了車流量