基于模糊神经网络的交通信号配时系统

为有效缓解城市道路交通拥堵问题,提高路网的运载能力,设计了一套交通信号灯的动态配时系统。系统基于模糊神经网络(FNN)控制思想,定义了道路拥塞因子作为输入,使用高斯函数作为隶属度函数将其模糊化,通过乘积法求解规则可信度,最终使用加权平均法去模糊化后得到下一次的通行时长。通过VISSIM7.0进行仿真验证,基于模糊神经网络(FNN)的交通信号灯配时系统可以合理地调节信号灯通行时长,有效地降低交通拥塞情况的发生。