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《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號M13343學(xué)號UDC密級?義聲叫"YANCZHOUUMVERWTY碩壬學(xué)侄冷文?'人.轉(zhuǎn)(學(xué)術(shù)型)</.I;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通控制系統(tǒng)設(shè)計(jì).f-.邱祥指導(dǎo)教師姓名:朱金榮副教授.揚(yáng)州大學(xué),江蘇揚(yáng)州.2巧009申請學(xué)位級別:碩壬學(xué)科專業(yè)名稱:微電子學(xué)與固體電子學(xué)論文提交日期:2016.04論文答辯日期:2016.05:揚(yáng)州大學(xué)學(xué)位授予日期;學(xué)位授予單位答辯委員會主席;2016年04月一I.■■■■■;.''.'''、心'.\;
2、','V‘i.?;..:,,f..,',?',,,己■■-??-.■'■.■.-.■.,’?、?..;.邱祥基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)1_摘要城市交通控制系統(tǒng)對車流量調(diào)度的效率將直接影響城市的交通狀況,商效的交通控制系統(tǒng)能夠明顯緩解城市擁堵的情況。經(jīng)調(diào)研,大部分城市的交通信號燈依舊采用固定時(shí)間的調(diào)度策略一,這種調(diào)度策略對于交通流量變化較大的時(shí)段控制效果不理想。因此,研巧種能夠根據(jù)車流量的變化智能調(diào)節(jié)車輛通行時(shí)間的交通控制系統(tǒng)具有重要意
3、義。針對城市交通隨機(jī)性、復(fù)雜性、不確定性等特點(diǎn),提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力,對于無法建立準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)具有很好的適用性。論文根據(jù)交叉路口的通行特點(diǎn),提出四個(gè)輸入神經(jīng)元與四個(gè)輸出神經(jīng)元的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法對交叉路口四個(gè)方向的交通流量與對應(yīng)通行時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練,利用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測排隊(duì)車輛所需通行時(shí)間。論文利用MATLAB仿真分析,證明了基于交叉路口的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可W用于預(yù)測排隊(duì)車輛的通行時(shí)間。本文設(shè)計(jì)的智能交通控制系統(tǒng)主要功能模塊包括:硬件電路模塊、圖像采集與
4、DSP處理模塊和遠(yuǎn)程上位機(jī)軟件。硬件電路模塊包括主控模塊、驅(qū)動模塊、硬件黃閃模塊等。主、控模塊是整個(gè)控制系統(tǒng)的核也,負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)調(diào)度各個(gè)功能模塊220V;驅(qū)動模塊的功能是驅(qū)動交通信號燈W及對故障信號燈進(jìn)行檢測和故障上傳。硬件黃閃模塊則采用純硬件電路設(shè)計(jì),當(dāng)交通信號機(jī)出現(xiàn)故障時(shí),固定周期閱爍所有黃色信號燈,提醒車輛駕駛?cè)藛T減速慢行。圖像采集與DSP處理模塊負(fù)責(zé)通過圖像采集方式提取出停車等待的車輛數(shù),并且根據(jù)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對車輛通行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測。遠(yuǎn)程上位機(jī)軟件則實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程監(jiān)控信號機(jī)的功能。系統(tǒng)使用DSP處理器實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,利用交通車
5、輛樣本進(jìn)行算法訓(xùn)練,通過不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和闊值,最終使得仿真結(jié)果滿足誤差要求。CAN總線作為通信總線一,提高了整個(gè)系統(tǒng)的可靠性和實(shí)時(shí)性。同時(shí)在系統(tǒng)中加入了抗干擾設(shè)計(jì),進(jìn)步提髙了系統(tǒng)穩(wěn)定性一。該系統(tǒng)為交通信號機(jī)的開發(fā)提供了種新的解決方案,能夠提高車流量的調(diào)度效率。關(guān)鍵詞;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):智能交通系統(tǒng)圖像采集CAN總線;;n揚(yáng)州大學(xué)碩±學(xué)位論文Abs化actTheefficiencyofUrbanTrafficControlSystemfortraficflowschedulinwilldirectlgyafe
6、ctthetraficstatus,soaneficienttraficcontrolsystemisi打need.Afterinves巧gations,themodeof行xedtimeexistsinmostof也eschedulinstrategyfortraficlightsbutthismodeg,cannotworkwellintheeriodoftrafic幻owi打uiteunstablestatus.Thusresearchoftraficpq,con-tI
7、trolsystemofrealtimesettingissinificantwhichisbasedonhetraficflowamount.ng,thisarticlethemethodofITCSbased0打neuralnetworkisroosedtodealwiththetrafic,ppstatusofrandomness,complexityandUncertainty-Artceuranetworkscaabeof