基于遗传算法的自适应控制方法技术

本发明专利技术提供一种基于遗传算法的自适应控制方法，包括：设计一个模糊控制器，该模糊控制器包括两个输入变量和一个输出变量；输入变量为当前周期各相位饱和度的加权和input1，后一周期预估车流量变化率input2；输出变量为后一周期饱和度系数output；进行配时优化，周期时长及绿信比确立以计算各相位的绿灯时间；包括：(a)当输出变量output大于设定的阈值时，则判定路口交通状态处于拥堵状态，周期选择设定的最大周期Tmax固定不变；当输出变量output不大于设定的阈值时，则判定路口交通状态处于非拥堵状态，周期则根据后一周期饱和度系数output确定，(b)绿信比确立分为定周期下的绿信比优化和变周期下的绿信比优化；本发明专利技术可提高信号控制的效果。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的自适应控制方法
本专利技术涉及智能交通领域，涉及一种基于遗传算法的自适应控制方法。
技术介绍
随着经济和社会发展，城市化进程的加快，近年来，我国大中型城市的交通正面临着严峻的考验。为缓解城市交通拥堵状况，必须采取合理有效的交通管理方法，优化智能交通系统。交叉口作为组成道路网中最小的被控单元，对整个城市道路交通起着至关重要的作用。因而调整单个交叉口运行状态，减少其对上下游交通的影响，缓解城市交通拥堵十分必要。交叉口信号优化控制是根据检测器提供的交通量信息，针对某些性能指标产生合适的信号配时方案，通过调节周期、绿信比等控制参数，提高路口以及路网上车辆的通行效率、减少车辆延误时间和停车等待时间。目前，在我国多根据实际经验、路口实际评估制定预设的多时段配时方案，其不能根据路口实时路况进行配时调整。大中城市投入使用的信号控制系统如英国的SCOOT、澳大利亚的SCATS以及我国自主研发的HiCon系统对配时方案进行了优化，均取得了一定的应用效果。SCOOT系统虽然采用了实时控制，但算法实现过程中依赖大量的检测器获取参数，单个检测器的损坏可能会影响整个系统。而SCATS系统采用多种联本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法的自适应控制方法，其特征在于，包括：步骤一，设计一个模糊控制器，该模糊控制器包括两个输入变量和一个输出变量；输入变量为当前周期各相位饱和度的加权和input1，后一周期预估车流量变化率input2；输出变量为后一周期饱和度系数output；步骤二，进行配时优化，周期时长及绿信比确立以计算各相位的绿灯时间；包括：(a)当输出变量output大于设定的阈值时，则判定路口交通状态处于拥堵状态，周期选择设定的最大周期Tmax固定不变；当输出变量output不大于设定的阈值时，则判定路口交通状态处于非拥堵状态，周期则根据后一周期饱和度系数output确定，周期计算公式为T＝output*...

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的自适应控制方法，其特征在于，包括：步骤一，设计一个模糊控制器，该模糊控制器包括两个输入变量和一个输出变量；输入变量为当前周期各相位饱和度的加权和input1，后一周期预估车流量变化率input2；输出变量为后一周期饱和度系数output；步骤二，进行配时优化，周期时长及绿信比确立以计算各相位的绿灯时间；包括：(a)当输出变量output大于设定的阈值时，则判定路口交通状态处于拥堵状态，周期选择设定的最大周期Tmax固定不变；当输出变量output不大于设定的阈值时，则判定路口交通状态处于非拥堵状态，周期则根据后一周期饱和度系数output确定，周期计算公式为T＝output*K+Tmin,K为周期权重，Tmin为最小周期时间；(b)绿信比确立分为定周期下的绿信比优化和变周期下的绿信比优化；当交通状态判定为拥堵时采用最大周期控制，以车辆延误时间最少为优化目标，利用遗传算法寻求最优解，计算各相位的绿灯时间；当交通状态判定为非拥堵时周期大小则根据模糊控制器获得的后一周期饱和度系数确定，以减少车辆滞留数量为优化目标，利用遗传算法寻求最优解，计算各相位的绿灯时间。2.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的自适应控制方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：(1).输入量确定饱和度计算模型：其中，tg：该相位的绿灯时间；td：所有车辆通过检测器的间隔时间；n：绿灯时间内通过的车辆数；th：车辆在正常行驶条件下的必要时间间隔；故当前周期各相位饱和度的加权和其中，sn:该周期相位总数；ci:第i相位的饱和度权重；γi:第i相位的饱和度；车流量预测模型：Qi+1＝Qi+αi*(Gi-Qi)【3】，其中，Qi+1：第i+1周期预估车流量；Qi：第i周期预估车流量；αi：随机修正参数，αi∈[0,1]，Ei：第i周期车流量平滑误差，Mi:第i周期车流量绝对平滑误差Gi：第i周期实际车流量；故后一周期预估车流量变化率(2).论域变换和隶属度函数将当前周期各相位饱和度的加权和input1，后一周期预估车流量变化率input2；输出变量后一周期饱和度系数output变换为模糊子集：input1＝{很小,较小,小,中等,大,较大,很大}input2＝{很小,较小,小,中等,大,较大,很大}output＝{很小,较小,小,中等,大,较大,很大}对应的论域：input1＝{0,1,2，…,10}，量化因子：5input2＝{-5,-4,…,5}，量化因子：10output＝{0,1,2,3,4,5,6,7,8}，比例因子：1确定输入变量和输出变量的隶属度函数；然后制订模糊控制规则，得到一个模糊控制规则表，用模糊条件语句表示输入变量和输出变量之间的模糊关系；(3).模糊推理和解模糊采用“min-max”模糊推理，重心法解模糊，以得到输出变量清晰化后的输出值；(4).离线数据表将两个输入变...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢一明，卞建秀，
申请(专利权)人：无锡安邦电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32