摘要：现有的交通控制系统提供的交通控制策略几乎是固定不变的,无法随着交通状态的变化而自适应变化。本论文以交通负荷度和饱和度等作为交通状态的衡量指标,选用长春市的某控制区域作为研究对象,利用仿真软件VISSIM作为实验平台。分别模拟了不同交通控制状态下,各种不同控制策略的运行效果,从而选择出相应的最佳控制策略。同时,本文以模糊神经网络为工具,提出了一种自适应交通控制策略选择方法,实现针对不同的交通状态,提出不同的交通控制策略。最后,利用VISSIM将这些策略应用于模拟路网中,模拟结果显示它比固定选择一种交通控制策略的运行效果更好。
