高速公路非线性反馈模糊逻辑匝道控制器

入口匝道控制是高速公路交通控制和智能运输系统的重要组成部分,但现有的入口匝道控制效果尚不理想.为此,本文提出一种非线性反馈方法用模糊逻辑进行入口匝道控制.建立了高速公路交通流动态模型,在此基础上,结合模糊逻辑理论设计了非线性反馈匝道控制器,根据密度误差和误差变化用模糊控制决定匝道调节率,模糊变量选用三角形隶属度函数,并制定了包含56条模糊规则的规则库,最后用MATLAB软件进行系统仿真.结果表明该控制器具有优越的动态和稳态性能,它能使高速公路主线交通流密度保持为设定的期望密度,该方法用在高速公路入口匝道控制中效果良好.     

高速公路入口匝道模糊控制器的设计

入口匝道控制是高速公路控制中的重要内容,但目前在高速公路中使用的入口匝道控制方法的效果均不理想.本文提出使用模糊控制方法进行入口匝道控制的思路,并根据入口匝道控制的原理和模糊控制系统的设计步骤对模糊控制器进行了设计.选用上、下游时间占有率、车速及排队长度等五个模糊量为输入量,根据实际情况分别采用三角形和梯形隶属度函数,建立了包含12条模糊控制规则的规则库,并使用MATLAB工具进行系统仿真.结果表明该控制器用在高速公路入口匝道控制中具有良好的效果.     

高速公路入口匝道模糊逻辑控制器的设计及其仿真研究

高速公路入口匝道控制是在高峰期间控制进入高速公路的车辆数目,使高速公路主线交通流不堵塞,提高主线的通行能力,实现车辆在高速公路上高效、安全地运行。阐述了模糊逻辑控制器的基本结构与模糊控制算法,分析了高速公路通行能力的影响因素,给出了具体的模糊隶属度函数并设计了高速公路入口匝道模糊逻辑控制器,充分利用计算机可视化仿真的优点对控制器进行了仿真研究,结果令人满意。     

基于支持向量机的高速公路入口匝道控制

针对高速公路入口匝道控制问题所存在的非线性、复杂性和不确定性,在入口匝道控制原理的基础上,设计了一种基于支持向量机的高速公路入口匝道控制器;结合某高速公路交通调研数据,对这一控制器进行了仿真;仿真结果表明了支持向量机可以用于高速公路入口匝道的控制,并能取得较良好的控制效果.     

基于RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器

研究RBF神经网络整定PID控制器的参数,并应用到高速公路入口匝道控制中。首先阐述了入口匝道控制原理,然后建立了高速公路交通流模型,并设计了RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器,RBF神经网络通过对被控对象Jacobian信息的辨识来动态调节PID控制器的参数,最后用MATLAB软件进行系统仿真。仿真结果表明,该控制器具有优越的动态和稳态性能,用于高速公路入口匝道控制中效果良好。     

基于MATLAB神经模糊的自适应噪声消除

介绍了MATLAB语言及其模糊逻辑工具箱，分析了神经模糊系统建模的方法，并对自适应噪声消除进行了建模与仿真，对非线性、复杂对象的模糊控制具有一定的指导作用。     

一种基于模糊逻辑的入口匝道自适应控制器

高速公路的交通流存在很大的不确定性,模糊逻辑是解决其控制问题的有效方法。对传统的ALINEA模型进行了扩展,提出一种新的自适应模糊匝道控制器。当高速公路路段的临界密度不能被预先正确估计或者因交通环境的实时变化而难以估计时,提出的自适应模糊控制器将显示出其优越性。在仿真试验中,根据交通流的各种性能指标,将新的自适应控制器同传统的ALINEA方法做了详细的对比。     

高速公路入口匝道控制算法综述

入口匝道控制足缓解高速公路交通拥挤最有效的方法之一.首先阐述了高速公路入口匝道控制的基本原理和作用,依据控制范围将匝道控制分为单点控制与协调控制,依据对实时信息响应的不同将其划分为动态控制和静态控制;然后,对应用上最流行和理论上具有吸引力的几种典型入口匝道比如单点型匝道控制算法、等同型匝道控制算法、竞争型匝道控制算法和一体化型匝道控制算法的原理及其优缺点进行总结、分析和对比;最后在总结现有匝道控制算法的基础上,对未来入口匝道控制的研究方向进行了分析与展望.     

基于遗传算法优化的高速公路匝道PI控制器

研究遗传算法优化PI控制器的参数,并应用到高速公路匝道控制中。阐述了匝道控制目标,建立了高速公路交通流模型,给出了遗传算法优化的步骤,并对入口匝道PI控制器的参数进行了优化。仿真结果表明,该方法性能优越,用于高速公路入口匝道控制中效果良好。     

基于MATLAB的石灰窑模糊控制器设计

采用MATLAB的模糊逻辑工具箱,详细介绍了石灰窑模糊控制嚣的设计过程.针对单纯模糊控制存在的问题,在模糊控制器的设计基础上,设计了模糊PID控制器.并对模糊PID控制性能进行了仿真.