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公开(公告)号：CN111739284A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010372046.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法优化模糊控制的交通信号灯智能配时方法，首先构建模糊控制模型，然后采用GA算法优化模糊控制模型，得到优化后的模糊控制模型，最后将通行前等待红灯的车队长度和最近一段时间内的车流量输入到优化后的模糊控制模型中，由其输出绿灯时长；其中，通行前等待红灯的车队长度的单位为m；最近一段时间内的车流量的单位为辆/h；绿灯时长的单位为s。本发明提出一种基于遗传算法优化模糊控制的交通信号灯智能配时方法，其通过传感器获取道路路口车流量及等待红灯的车队长度信息，构建模糊控制模型，加入遗传算法(GA)对模糊控制隶属度函数参数进行寻优，建立实时绿灯时间控制器，实现信号灯绿灯时间的智能控制。
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公开(公告)号：CN111709549A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010361861.8
申请日：2020-04-30
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SVD-PSO-LSTM的短时交通流预测的导航提醒方法，首先训练及优化LSTM模型，然后采集历史交通流数据，并对其进行预处理后输入到训练及优化后的LSTM模型中，由其输出短时交通流的预测结果，最后将短时交通流的预测结果发布在导航软件上，并根据交通流量的大小以不同颜色展示在路段中，展示的信息供司机用于拥堵性参考，并以此合理规划出行，选择导航路线；训练及优化LSTM模型时，先采集历史交通流数据，并对其进行预处理后划分为训练集和测试集，再采用PSO算法和训练集训练并优化LSTM模型；预处理包括采用SVD算法对数据进行降噪操作。本发明的方法预测效果更精确，能够合理地规划导航路线。
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公开(公告)号：CN111709549B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202010361861.8
申请日：2020-04-30
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SVD‑PSO‑LSTM的短时交通流预测的导航提醒方法，首先训练及优化LSTM模型，然后采集历史交通流数据，并对其进行预处理后输入到训练及优化后的LSTM模型中，由其输出短时交通流的预测结果，最后将短时交通流的预测结果发布在导航软件上，并根据交通流量的大小以不同颜色展示在路段中，展示的信息供司机用于拥堵性参考，并以此合理规划出行，选择导航路线；训练及优化LSTM模型时，先采集历史交通流数据，并对其进行预处理后划分为训练集和测试集，再采用PSO算法和训练集训练并优化LSTM模型；预处理包括采用SVD算法对数据进行降噪操作。本发明的方法预测效果更精确，能够合理地规划导航路线。
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公开(公告)号：CN111739284B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202010372046.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法优化模糊控制的交通信号灯智能配时方法，首先构建模糊控制模型，然后采用GA算法优化模糊控制模型，得到优化后的模糊控制模型，最后将通行前等待红灯的车队长度和最近一段时间内的车流量输入到优化后的模糊控制模型中，由其输出绿灯时长；其中，通行前等待红灯的车队长度的单位为m；最近一段时间内的车流量的单位为辆/h；绿灯时长的单位为s。本发明提出一种基于遗传算法优化模糊控制的交通信号灯智能配时方法，其通过传感器获取道路路口车流量及等待红灯的车队长度信息，构建模糊控制模型，加入遗传算法(GA)对模糊控制隶属度函数参数进行寻优，建立实时绿灯时间控制器，实现信号灯绿灯时间的智能控制。
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