智能交通信号控制系统的设计与研究

摘要

随着现代社会对交通运输的日趋依赖，交通系统的控制越来越受到普遍的重视。而采用先进的信息技术、通信技术和控制技术等高新技术开发的智能交通系统可以大幅度提高交通网络的运行效率，是解决交通拥挤问题的最经济最有效的办法。在交叉路口的交通信号控制中，如何科学有效地根据对交叉路口交通流特征和排队延误规律，设计出较为先进的交通信号配时方案以提高交叉路口的控制效率，成为了当前城市交通控制系统的重要课题之一。 本文以智能交通信号控制系统为研究对象，以交通工程基本理论、信号交叉口交通控制理论为基础，依据径向基函数(RBF)神经网络算法模型，结合当前的计算机应用技术，对智能交通信号控制系统进行了分析和研究，针对交叉路口的路口状况及交通特征，设计出了交叉路口的交通信号控制方案。并且根据智能交通信号控制系统的特点，针对BP神经网络自身固有的缺陷，在研究RBF神经网络的结构和特点，学习和训练算法实现的基础上，提出了带遗传因子的递推正交最小二乘法的径向基函数(radial basis function简称RBF)神经网络算法模型，并设计了该模型的结构，提出了基于该神经网络模型的交叉口信号控制方法。此方法不需要建立复杂的交通流模型，对城市交通控制系统实施RBF神经网络控制，可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随机性难题。本文对AT89C52单片机为主机的硬件和软件的智能交通信号机系统进行了整体设计。其硬件电路主要有：主控电路、人机接口电路、通讯接口电路、异常诊断与定位电路和保安控制电路等。系统软件设计包括：主程序、实时数据处理程序、通讯程序和RBF神经网络数据生成及控制，以及无线及手动控制程序。最后总结全文，并就进一步工作做了展望。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1引言

1.2国外城市交通控制系统的相关研究状况

1.3国内的城市道路交通控制系统相关研究状况

1.4自适应智能交通信号机的发展方向

1.5本论文研究的主要内容

第二章城市交通流理论

2.1交通流的基本特征

2.1.1交通流的基本参数

2.1.2三参数间的基本关系

2.2交通流的基本理论

2.2.1概率统计分布

2.2.2流体动力学模拟理论

2.2.3排队论

2.2.4跟车理论

2.3基于环形线圈的实时数据处理

2.3.1交通数据的预处理

2.3.2丢失数据与异常数据的处理

2.3.3动态交通数据故障的修复方法

2.3.4数据处理

第三章城市交通信号控制理论

3.1交通信号控制的基本概念

3.1.1控制参数

3.1.2信号灯控制的基本方式

3.1.3选择信号控制的依据

3.2交通信号控制系统的分类

3.2.1交通信号控制系统的结构

3.2.2交通信号控制系统的分类

3.3信号配时模型

3.3.1信号配时参数

3.3.2信号配时评价指标

3.3.3单交叉路口信号配时模型

3.3.4多交叉口信号配时模型

第四章智能交通信号机系统的硬件实现

4.1智能交通信号控制系统的功能

4.2智能交通信号机的硬件系统设计原理

4.2.1智能交通信号机的电路设计原理

4.2.2感应接口电路

4.2.3通信接口电路

4.2.4异常诊断与定位电路

4.2.5保安控制电路

第五章城市区域交通信号优化控制算法研究及信号机的软件实现

5.1引言

5.2人工神经网络发展概要及特点

5.2.1人工神经网络的发展

5.2.2人工神经网络的分类

5.3 RBF神经网络结构及工作原理

5.3.1 RBF神经网络的映射关系

5.3.2 RBF神经网络的映射机理

5.4 RBF神经网络训练算法设计

5.4.1基于RBF神经网络的路段行程时间预测的基本思想

5.4.2基于RBF神经网络的路段行程时间预测模型的结构

5.4.3 RBF神经网络算法的实现

5.4.4实例仿真

5.5智能交通信号机系统的软件设计

5.5.1系统程序结构

5.5.2系统主程序流程

5.5.3手动控制模块设计

5.5.4 RBF网络控制

5.5.5绿冲突检测模块的设计

5.5.6键盘及显示模块的设计

5.5.7串行通讯子程序流程图

第六章总结与展望

参考文献

附录

硕士期间发表论文目录

致谢