公开(公告)号：CN103280114B

公开(公告)日：2015-01-07

申请号：CN201310253003.1

申请日：2013-06-24

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 屈鸿 ,  王晓斌 ,  刘贵松 ,  殷荣华 ,  于永斌 ,  王静

IPC: G08G1/08

Abstract: 本发明公开了一种基于BP-PSO模糊神经网络的信号灯智能控制方法，首先选择三个交通拥堵度、本相位的红灯等待时间作为输入参数，选择绿灯延长时间、本相位优先权作为输出参数。并制定输入输出参数的隶属度、模糊控制规则。其次按照模糊控制的三个步骤对输入的交通参数进行处理以获取绿灯延长时间和各相位的优先级，选择优先级高的相位赋予通行权，并根据获得的绿灯延长时间来动态的调节绿灯相位时间。本发明实现了信号灯智能控制，提高道路通行率，减轻了交通拥堵。将模糊控制和神经网络结合起来用于智能控制，提高了控制精度，改善了智能算法的控制效果。特别的，通过BP-PSO算法训练神经网络，提高了神经网络的收敛速度和泛化能力。

公开(公告)号：CN103280114A

公开(公告)日：2013-09-04

申请号：CN201310253003.1

申请日：2013-06-24

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 屈鸿 ,  王晓斌 ,  刘贵松 ,  殷荣华 ,  于永斌 ,  王静

IPC: G08G1/08

Abstract: 本发明公开了一种基于BP-PSO模糊神经网络的信号灯智能控制方法，首先选择三个交通拥堵度、本相位的红灯等待时间作为输入参数，选择绿灯延长时间、本相位优先权作为输出参数。并制定输入输出参数的隶属度、模糊控制规则。其次按照模糊控制的三个步骤对输入的交通参数进行处理以获取绿灯延长时间和各相位的优先级，选择优先级高的相位赋予通行权，并根据获得的绿灯延长时间来动态的调节绿灯相位时间。本发明实现了信号灯智能控制，提高道路通行率，减轻了交通拥堵。将模糊控制和神经网络结合起来用于智能控制，提高了控制精度，改善了智能算法的控制效果。特别的，通过BP-PSO算法训练神经网络，提高了神经网络的收敛速度和泛化能力。