关于模糊神经网络的交通灯智能系统.pdfVIP

第38卷第4期 上海师范大学学报(自然科学版) V01．38．No．4 20O J伽巾且l0f Nolm丑l 9年8月 shangh丑i U而Ve舟ity(N咖mIScienc髑) 2009．Aug． 基于模糊神经网络的交通灯智能系统 严丽军1，项浞伍2 (1．上海师范大学信息与机电工程学院，上海200234；2．上海电机学院电子信息学院，上海200240) 摘要：设计了一个使用模糊和神经网络的交通灯智能系统．此系统能根据汽车重量、长度和 速度来改变信号灯等待时间．通过计算机仿真表明。此方法比固定时间信号灯更有效．新方法 的汽车平均等待时间减少，通过十字路口的速度较快以及燃料消耗都会提高． 关键词：模糊神经网络；汽车等待时间；交通灯控制；节能 中图分类号：1曰423文献标识码：A 文章编号：1000．5137(2009)04旬383舶 O引言 交通灯系统运行的最优化就是降低燃料消耗，在高度饱和的交通状态中降低车辆平均等待时间以 及提高汽车在十字路口的平均通行速度【l一】． 在[4，6，7]中，几位作者研究了使用模糊技术来指导和优化交通信号控制，并且使用回路检测器来 计算通行车辆并且决定哪辆车是大型的，哪辆车是小型的．但是，当通行车辆的重量、速度以及通过检测 区域的不同常常会引起很大的误差，甚至会得到错误的结果． 本文作者采用神经网络系统和模糊技术，结合回路检测器来识别通行车辆的类型，识别率比[4，6， 7]中的方法高，获得通行车辆的速度，长度，数量等重要参数，从而控制交通信号的等待时间，与传统交 通灯系统相比，明显降低平均等待时间，提高总体交通效率，降低能源消耗． 本文作者叙述了回路检测方法，神经网络的算法以及神经网络的训练识别过程，同时使用模糊技术加以 改进，对普通交通灯系统和智能交通灯系统的汽车平均时间进行了比较，可以看出智能交通灯系统的优点． 1智能交通灯的概况 图l表示等待的车辆队列，十字路 曩 口的有效路面长度为30m，而6辆车辆 l 总长度为48．5m(参考表l数据)的车I l二主二IL 辆，所以6辆车通过路口会造成下行十—— —— 呈旦口口口口 字路口的堵塞现象．—— 口 ] 口口口 图l 等待绿灯的汽车队列 收稿日期：2008．12．12 作者简介：严丽军(19r75一)男，上海师范大学信息与机电工程学院工程师；项浞伍(1944一)男，上海电机学院电子 信息学院教授． 万方数据 384 上海师范大学学报(自然科学版)2009年 假设通过十字路口，一辆小型汽车需要3s，一辆大型汽车需要4．2s．大型车辆左转弯通过十字路口 的时间比直线行驶时间长1．3s．一辆公交车或大卡车通过十字路口的时问比普通小汽车长1．5倍． 为了降低车辆等候时间，提高车速及解决堵塞现象，必须知道有多少车辆驶入此十字路口，并且需 快速识别这些车是大型的还是小型的．可以采用神经网络智能系统控制交通灯来达到上述目的． 2检测车辆的工作原理． 在马路上安装(1．8m×1．8m)的单回路检测器，它放置在离开交通灯25m处的地方【4J． 此传统的环形检测器能够检测出汽车通过它时的电感变化(图2)．电感回路检测灵敏度(SL)的公 式如下哺】： 乩：100×毕：华×100， (1) LNv L 其中，Lw：没有车辆通过检测器的电感值，￡，：有车辆通过检测器的电感值． 当车辆通过或停留在环形检测器的检测区域时