交通是人类生存和发展所必须进行的活动。随着城市化进程的加快和汽车的普及,城市交通拥挤、阻塞现象日趋恶化,由此引发的事故、噪声和环境污染已成为日益严重的社会问题,交通问题已成为困扰世界各国的普遍性难题。交通工程实践表明,在进行适当规模的道路基础设施建设的同时,从软件设施入手对城市交通流进行合理科学的调控与管理,充分发挥现有交通网络的通行潜力,最大程度上使交通流做到有序流动,发展智能交通是解决城市交通问题的根本出路。城市交通是交通系统的重要组成部分,交通控制,特别是交通信号灯的控制是城市交通研究的主要内容。 自20世纪初期交通信号灯投入使用以来,交通信号控制及其优化技术就成为城市交通控制研究的重要内容,目前仍然是城市交通控制研究的热点问题之一。对路口实行交通信号控制可以在时间和空间上把相互冲突的交通流适当分离,使路口的交通安全得到保障,并充分提高城市交通路网的通行能力。 基于交通模型的控制策略研究,可以为交通控制实践提供许多有益的新思路和新方法。本文分别建立了干道交通和区域交通控制的宏观交通流模型,给出了相应的性能指标体系,基于数学模型进行交通流的预测,结合模糊控制方法实现交通控制。另外,本文对交通控制的优化方法进行了研究,应用改进的免疫遗传算法实现城市交通控制策略的优化,取得了较为理想的效果。 论文主要创新点如下: 1、整合传统绿波控制和感应式控制理念,提出了一种双交叉口的两级模糊控制算法。一级模糊控制器中,以各相位的车辆排队长度作为基本输入,临时绿灯延长时间作为输出。以临时绿灯延长时间和本周期剩余时间作为二级模糊输入,推理出各相位的实际绿灯时间。