基于神经网络的城市交通信号灯的智能控制系统设计

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城市交通信号灯控制是智能交通系统中重要的组成部分。当今的交通信号灯的控制策略基本上是固定的，难以对变化的交通流量进行动态控制，造成交通拥挤以及能源损耗巨大。在一些复杂的交通情况下，使用传统的控制方法进行交通信号灯控制的效果不是很好。由于经济发展，道路及现有交通设备不能满足汽车增长的需要，如何用简单经济办法提高交通效率是一个需要迫切解决的问题。
　　神经网络是一个高度并行的，非线性的和具有很高冗余度的系统，同时神经网络所具有的自学习和自组织能力对于那些无法建立精确数学模型的系统，有着独特的优势。
　　本文根据城市交叉路口交通状况复杂、多变、随机性强的特点，应用神经网络控制的方法，对交通信号灯控制进行了分析。介绍一种基于车流量变化动态调节时间的智能交通灯的设计方法。通过对现场车流量进行检测，然后根据神经网络算法来分配各车道的绿灯时间，从而实现车流动态调节，能够有效地改善交叉路口的通行能力。这种智能控制的交通灯使交通得以有效管制，对于疏导交通流量、提高道路通行能力、减少交通事故有明显效果。

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作者
吴夏旭;
展开▼
作者单位

苏州大学;

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授予单位苏州大学;
学科电子与通信工程
授予学位硕士
导师姓名周鸣籁;
年度 2014
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
城市交通; 交通信号灯; 智能控制系统; 神经网络; 道路通行能力;

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