| 规定模糊控制规则如下表： 表1 模糊控制规则表[2] A Q 很少 少 中等 多 很多 很少 很短 很短 很短 很短 很短 少 短 很短 很短 很短 很短 中等 中 短 很短 很短 很短 多 长 中 短 很短 很短 很多 很长 长 中 短 很短 表1对应5×5=25条模糊控制规则，每条规则对应一个模糊关系。所有模糊控制规则可归纳为： 每条规则对应的模糊关系可统一用下面的矩阵运算式表示： （1）总的模糊关系可由上式得到的25个矩阵求“并”得到，即取对应元素的最大值，计算公式如下： （2）对于检测到的某一具体值A’和Q’，通过其对应的模糊集Ai和Qj与R合成运算，便得到相应的一个或多个绿灯延长时间1T的模糊集，计算公式如下： （3）对于求得的多个模糊集可通过模糊集的求“并”运算将其合成一个模糊集。例如，当 时，在A的论域上对应的模糊集为A1、A2,在Q的论域上对应的模糊集为Q3，可对应两条模糊控制规则的条件“若A1且Q3”和“若A2且Q3”，即（A1×Q3）和（A2×Q3），由式(3)可得1T的两个模糊集，然后将这两个模糊集求“并”，得到一个绿灯延长时间1T的模糊集。 (4)确定绿灯延长时间1T的精确值 按照最大隶属度方法，即选取隶属度最大的论域元素∆T0作为最终的控制量，用于绿灯信号延长时间的控制。 3智能型交通控制方法控制效果评价 本文以北京“光华路－东三环辅路”交叉口的实际交通流量调查数据为基础，进行了交通流的模拟计算。为了说明方法的有效性，对新建立的智能型交通控制方法与经典的TRRL交通控制方法的控制效果进行比较。 对交通控制效果进行模拟计算，得到在7:00～19:00这段时间的大多数时段内，智能型控制方法比TRRL控制方法造成的时间延误少，其平均减少约为7.9%，并且在7:00～9:00的早高峰和16:00～19:00的晚高峰期间，智能型控制方法比TRRL控制方法造成的时间延误减少特别明显，早高峰时平均减少约11.5%，晚高峰时平均减少约23.4%。 4结束语 本文在收集现有的道路信号交叉口交通控制方法的基础上，采用人工智能中的模糊理论，结合“光华路－东三环辅路”交叉口的实际交通状况，给出了单个道路信号交叉口的智能型交通控制方法，并同经典的TRRL交通控制方法进行比较研究。具体研究成果如下： (1)建立了智能型交通控制方法模型 在分析“光华路－东三环辅路”交叉口的实际交通状况基础上，以直行和左转机动车流为主要研究对象，先用TRRL方法计算定时信号配时方案，以便获得建立智能型交通控制方法所需的一些参考数据，并将此定时信号配时方案作为比较和评价智能型交通控制方法控制效果的参照对象。然后，运用模糊控制理论建立了适合该交叉口交通流特性的智能型交通控制方法模型。 (2)模拟控制效果计算及评价 计算TRRL交通控制方法和智能型交通控制方法的模拟控制效果，表明了智能型交通控制方法对减少车辆延误的有效性。 最后，本文仅智能型交通控制方法与TRRL的方法进行了比较，与其他方法的控制效果比较尚需进一步研究。 参考文献： [1]Ying Luo，Gang-len：Exploring the Robust Signal Optimization Method for Pretimed Control at Isolated Intersections，Revised in November, 2001；For Presentation at TRB 81th Annual Meeting，Washington D.C.，2002； [2]嘉捷：道路信号交叉口智能型交通控制方法研究，北京交通大学毕业论文，2003年6月。 | ||
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