城市交通智能红绿灯控制系统
智能交通系统中的智能红绿灯的设计与实现
智能交通系统中的智能红绿灯的设计与实现随着城市化进程的不断加快，交通问题一直是困扰城市发展的瓶颈之一。
因此，设计和实现智能交通系统成为了现代城市建设的重要任务之一。
而在智能交通系统中，一个关键的组成部分就是智能红绿灯系统。
在本文中，我将探讨智能红绿灯系统的设计与实现。
一、智能红绿灯系统的目标智能红绿灯系统的目标是为了提高城市交通效率，减少交通拥堵和交通事故，为行人和车辆提供更加便捷、安全和高效的出行服务。
具体来说，智能红绿灯系统的目标包括以下方面：1、提供实时的交通状况信息，实时调整交通信号配时，优化交通信号配时方案，提高交通效率和交通安全；2、为行人、车辆提供便捷的通行服务，尽可能减少等待时间，提供更加合理、有效的信号控制方案；3、提供车辆、行人的自动识别和计数服务，为交通规划和管理提供数据支持。
二、智能红绿灯系统的原理和方案智能红绿灯系统的设计原理是基于各种传感器和控制器，从车辆、行人的角度来优化交通信号配时，提高交通效率和交通安全。
具体的实现方案包括以下几个方面：1、数据采集和处理智能红绿灯系统通过采集和处理数据来获取实时的交通状况信息。
数据采集技术主要包括视频监控、车辆探测器、行人探测器、智能手机应用等多种方式，这些采集方式可以确保数据的准确性、及时性和全面性。
数据处理技术包括数字图像处理、数据挖掘、人工智能算法等。
2、信号控制智能红绿灯系统可以根据采集的数据实时调整信号配时方案，以优化交通流程，减少等待时间，提高交通效率和安全。
例如，当路口交通流量较大时，交通信号配时可以相应地调整，以避免交通拥堵和交通事故的发生。
3、自动识别和计数智能红绿灯系统可以自动识别车辆和行人，并进行计数。
这些数据为交通规划和管理提供数据支持。
例如，交通管理部门可以利用这些数据制定合理的交通规划，优化交通网络，提高城市交通效率和安全。
三、智能红绿灯系统的应用与前景智能红绿灯系统在城市交通管理中的应用和前景是非常广阔的。
智能交通灯控制系统的设计与实现
智能交通灯控制系统的设计与实现随着城市化进程的加速，城市道路交通越来越拥堵，交通管理成为城市发展的一个重要组成部分。
传统的交通信号灯只具备固定时序控制交通流量的功能，但随着技术的进步和智能化应用的出现，要求交通信号灯具备实时性、自适应性和智能化，因此，智能交通信号灯控制系统应运而生。
本文将从软硬件系统方面，详细介绍智能交通灯控制系统的设计与实现。
一、硬件设计智能交通灯控制系统的硬件部分由四个部分组成：单片机系统、交通灯控制器、传感器及联网模块。
1. 单片机系统单片机是智能交通灯控制系统的核心，该系统选用了8位单片机，主要实现红绿灯状态的自适应和切换。
在设计时，需要根据具体情况选择型号和板子，选择时需要考虑其开发环境、风险和稳定性等因素。
2. 交通灯控制器交通灯控制器是智能交通灯控制系统中的另一个重要部分，主要实现交通信号的灯光控制。
在控制器的设计时，需要考虑网络连接、通信、数据传输等多方面因素，确保系统的稳定性和可靠性。
3. 传感器传感器主要负责采集道路交通信息，包括车辆数量、速度、方向和道路状态等，从而让智能交通灯控制系统更好地运作。
传感器有多种类型，包括磁感应传感器、摄像头、光电传感器等，需要根据实际需求选择。
4. 联网模块联网模块主要负责智能交通灯控制系统的联网和数据传输，包括存储和处理车流数据、上传和下载数据等。
在设计时，需要考虑网络连接的稳定性、数据安全等因素，确保智能交通灯控制系统的连续性和可靠性。
二、软件设计智能交通灯控制系统的软件部分主要由两部分组成：嵌入式系统和上位机系统。
1. 嵌入式系统嵌入式系统是智能交通灯控制系统的主体，主要设计车流量检测、信号灯状态切换等程序。
为了保证系统的自适应性和实时性，需要采用实时操作系统，如FreeRTOS等。
在软件设计阶段，需要注意设计合理的算法和模型，确保系统的准确性和稳定性。
2. 上位机系统上位机系统主要实现智能交通灯控制系统的监控和管理，包括车流量监控、灯光状态监控、信号灯切换和日志记录等。
智能交通中的智能红绿灯系统研究
智能交通中的智能红绿灯系统研究随着城市化不断加快，城市交通压力越来越大，道路拥堵、交通事故等问题逐渐凸显。
为了解决这些问题，智能交通逐渐成为了人们关注的热点领域。
而在智能交通领域中，智能红绿灯系统作为交通信号控制系统的重要组成部分，也成为了研究的热点。
本文将就此展开讨论。
一、智能红绿灯系统的概念智能红绿灯系统是一种基于交通流及其特性来自主管理信号控制的交通智能化系统。
其主要通过收集车辆、行人的交通信息，识别车辆、行人的行驶状态，控制路口信号灯，使交通流在路口高效畅通。
二、智能红绿灯系统的核心技术1.车辆识别技术车辆识别技术是智能红绿灯系统的核心技术之一。
基于摄像头、超声波、地感线圈等传感器技术，实现对进入路口的车辆的识别。
识别后，系统可以对车辆进行计数、分类、轨迹预测等操作。
2.行人检测技术行人检测技术是智能红绿灯系统的另一核心技术。
行人识别算法可以通过人形检测、行为分析、深度视觉和红外等多种方式进行检测。
通过此项技术，可以在行人通过路口时自动平衡行车和行人的交通安全和行车效率。
3.交通流预测技术交通流预测技术是为智能红绿灯系统开发的一项技术，可以通过上一时刻的车辆、行人的数据，与实时采集的数据进行对比并分析，预测下一个时间段的交通流量，并通过智能算法来优化信号灯控制。
4.信号灯控制算法信号灯控制算法是智能红绿灯系统的核心算法之一。
主要用于决策交通信号的变化，以达到比较优秀的道路使用率、通行时间等效果。
常用的控制算法包括统计定时、绿波带、自适应等。
三、智能红绿灯系统的应用场景智能红绿灯系统可以应用在城市路口、高速公路收费站、大型机场、车站等交通聚集地点。
1.城市路口城市路口是智能红绿灯系统最重要的应用场景之一。
由于城市中路口数量较多，同时交通流量也较大，所以在这些路口采用智能红绿灯系统可以优化交通流，改善城市交通状况。
2.高速公路收费站高速公路收费站是流动车辆最密集的区域之一。
在这些地方，智能红绿灯系统可以通过采集车辆、行人的信息，并对其进行智能判断，使车辆快速、有序地进出收费站，并提高收费站的通行效率。
如何在智能交通领域中应用智能红绿灯控制系统,优化交通流量和信号配时？
如何在智能交通领域中应用智能红绿灯控制系统，优化交通流量和信号配时？在智能交通领域，交通流量和信号配时是关键问题。
传统的红绿灯控制系统往往无法适应交通状况的变化，导致交通拥堵和交通事故频发。
然而，随着智能技术的不断发展，智能红绿灯控制系统应运而生，为我们提供了优化交通流量和信号配时的新方法。
1. 智能红绿灯控制系统的基本原理智能红绿灯控制系统采用传感器、相机、信号控制器等技术，实时监测交通流量和道路状况，根据实际情况调整信号配时。
其基本原理如下：•传感器：通过安装在路面上的传感器，可以实时感知车辆和行人的存在，并将相关信息传输给智能红绿灯控制系统。
•相机：利用计算机视觉技术，相机可以实时捕捉交通场景，并将图像数据传给智能红绿灯控制系统进行识别和分析。
•信号控制器：智能红绿灯控制系统的核心部件，根据传感器和相机的信息，自动调整信号灯的配时和信号灯的数量。
2. 智能红绿灯控制系统的优势相比传统的红绿灯控制系统，智能红绿灯控制系统具有以下几点优势：•实时性：通过传感器和相机的监测，智能红绿灯控制系统能够实时反馈交通流量和道路状况，从而做出即时的信号调整。
•精准性：智能红绿灯控制系统能够根据实际情况进行精确的信号配时，避免了传统系统配时不准确的问题。
•自适应性：智能红绿灯控制系统能够根据交通情况的变化自动调整信号配时，提高交通流量的效率。
•节能环保：智能红绿灯控制系统可以根据实际需要调整信号灯的数量，减少不必要的能源消耗。
3. 智能红绿灯控制系统的应用案例智能红绿灯控制系统已经在各地得到广泛应用，取得了显著效果。
以下是几个典型的应用案例：•智能交通调度系统：通过智能红绿灯控制系统，可以实现对交通流量的实时监测和调度，优化交通流量，缓解交通拥堵。
•智能公交优先系统：智能红绿灯控制系统可以和公交车上的GPS系统相连，根据公交车的位置和到站时间，提前为公交车放行，提高公交的运行效率。
•智能配时控制系统：通过智能红绿灯控制系统，可以根据不同的时间段和道路状况，进行灵活的信号灯配时，提高交通流量和交通安全性。
智能交通系统中的红绿灯控制技术
智能交通系统中的红绿灯控制技术一、引言随着城市的不断发展，交通问题变得越来越突出。
智能交通系统作为现代城市交通的重要组成部分，已经成为了解决城市交通问题的主要手段之一。
红绿灯控制技术作为智能交通系统中的重要组成部分，对于交通流畅和安全至关重要。
二、智能交通系统和红绿灯控制技术的概述智能交通系统是指通过使用先进的技术，对城市交通进行全面、高效、精准的管理与调控，以解决交通拥堵、安全等问题。
其主要包括车辆自动识别、路况监控、路况信息发布等功能。
而红绿灯控制技术则是智能交通系统中的重要技术之一，其主要作用是通过对路口信号灯进行控制，实现道路流量的平衡和规划，从而提高路网的运行效率和安全性。
三、传统红绿灯控制技术的局限传统的红绿灯控制技术主要依赖于定时控制和手动控制，其存在以下局限性：1. 无法准确反应道路实际情况，存在浪费和拥堵的问题；2. 无法对复杂路况进行精准控制，存在交通安全隐患；3. 无法及时感知和应对交通拥堵和事故，无法快速响应紧急情况。
四、智能红绿灯控制技术的原理和应用智能红绿灯控制技术是指采用智能算法和数据分析技术，通过对路口交通数据进行实时分析和处理，达到合理控制交通信号灯的目的。
其主要应用于以下方面：1. 节约能源和减少车辆等待时间；2. 自适应调整路口信号来实现道路流量的平衡；3. 实现路口的实时监测和安全控制；4. 实现智能化、自适应化的红绿灯控制，以更好地适应城市交通流量的变化。
五、智能红绿灯控制技术的关键技术智能红绿灯控制技术的关键技术包括：1. 交通数据采集技术：通过使用智能传感器和车辆识别技术，实现对路口交通数据的实时采集和分析。
2. 交通预测技术：根据历史数据和实时数据，使用数据挖掘和机器学习技术，预测交通流量和拥堵情况。
3. 策略优化技术：使用智能算法对交通信号灯进行优化调整，以实现道路流量的平衡和优化调度。
六、智能红绿灯控制技术的未来发展趋势智能红绿灯控制技术在实际应用中已经取得了不俗的效果，但仍有以下方面仍需改进：1. 数据采集技术的提高，通过使用更加先进的传感器和车辆识别技术，以获得更准确的数据。
智能交通系统中的红绿灯控制技术研究
智能交通系统中的红绿灯控制技术研究近年来，随着人口的增加，城市交通越来越拥堵，频繁的停车与开车成为了人们常态的生活方式。
这不仅浪费了时间和资源，还增加了环境污染和交通事故的风险。
为了解决这个问题，人们开始研究智能交通系统，将人工智能技术应用于交通管理中，以提高交通效率和减少交通事故。
其中，红绿灯控制技术是智能交通系统中的重要组成部分。
红绿灯控制技术的发展历程红绿灯控制技术是城市道路交通管理的重要组成部分。
早期的红绿灯控制系统采用的是定时控制系统，即通过定时控制红绿灯的开关时间来控制车辆的通行。
这种方式虽然简单易行，但是却存在一些缺点。
比如，在交通不同时间段的情况下，采用相同的开关时间容易造成交通拥堵。
而且，这种方式无法动态地调整车流量，导致车流过多或过少，影响交通效率。
为了解决这些问题，人们开始研究使用智能控制算法来控制红绿灯系统。
这种方法首先会使用交通监测设备来实时采集交通流量数据，并利用这些数据来进行智能控制。
例如，当交通流量较大时，红绿灯系统会自动调整红绿灯开关时间，以缩短等待时间和减少拥堵。
目前，红绿灯控制技术已经应用广泛，其发展也越来越成熟。
根据控制策略不同，红绿灯控制技术已经被分为了多种类型，例如固定周期控制、自适应控制、交通响应控制等。
每种控制策略都有其优点和缺点，具体取决于实际应用场景和需要解决的问题。
红绿灯控制技术的实现原理智能红绿灯控制技术的实现过程主要分为以下三个步骤：第一步是数据采集。
城市交通监测系统会自动采集道路交通流量、车速和车辆通行方向等数据，并通过网络将这些数据发送给控制中心。
控制中心会对这些数据进行处理和分析，并采用适当的算法来估计交通流量和车速。
第二步是控制策略选择。
在控制中心的指导下，智能红绿灯控制系统会根据交通流量和预计通过时间等因素综合考虑选择最优的控制策略，以最大程度地提高交通效率和安全性。
例如，当路上车辆密度较高时，控制系统会增加红灯时间以防止车辆冲突，减少事故发生的风险。
智能红绿灯系统的重要性
智能红绿灯系统的重要性随着城市化进程的加速，城市道路交通流量逐年增长，如果交通信号系统无法及时响应，将会增加交通拥堵和交通事故的风险。
针对这一问题，智能红绿灯系统应运而生，它通过预测交通流量并自动调整绿灯时长，有效地优化了道路交通流量，提高了道路交通运行效率和安全性。
本文将着重探讨智能红绿灯系统的重要性。
提高交通效率智能红绿灯系统结合了现代化的计算机技术和交通工程学知识，可以根据实时交通流量及预测交通状态等信息预测交通拥堵情况，并自动调整绿灯时间，实现交通流量优化。
这不仅可以缓解交通拥堵状况，还能够提高道路的通行效率，减少车辆积压所造成的交通压力。
降低交通事故风险在传统的交通信号控制系统中，绿灯时间是按照固定时长进行控制的，无法根据不同路段的实际交通需求进行调整。
而智能红绿灯系统则能够通过数据分析，及时掌握各路段的车流情况，对绿灯时长进行调整，从而减少了交通事故的风险。
同时，系统还可以进行远程监控，能够在出现紧急情况时快速作出反应，进一步提高了交通安全水平。
降低环境污染传统的红绿灯系统在高峰期常常出现长时间的堵车，减速和急加速都会消耗车辆油耗和排放的尾气，进一步污染环境。
而智能红绿灯系统可以通过流量预测和交通优化来减少车辆排放，降低环境污染的影响。
提高城市形象智能红绿灯系统的出现，大大提升了城市交通的档次和水平，优化了交通流量，缓解了交通拥堵，减少了交通事故，降低了环境污染，促进了城市形象的提升。
这种高科技的先进措施，可以进一步塑造城市的形象，吸引更多的人来到这座城市，提升城市活力，促进城市经济发展。
总结智能红绿灯系统是城市道路交通信号控制的重要组成部分，可以提高交通效率，降低交通事故风险，减少环境污染，提高城市形象。
在未来，随着智能交通系统的不断发展，智能红绿灯系统将会应用得更加普及，为人们的出行提供更加高效便捷的交通环境。
智能交通系统中的智能红绿灯技术
智能交通系统中的智能红绿灯技术智能交通系统是指通过计算机、信息技术、通讯技术等手段，将路网、车辆和设备等有机地结合起来，形成一个物联网系统，实现智能交通管理，提高交通运输效率和便利性以及安全性。
而智能红绿灯技术则是智能交通系统中一个非常重要的组成部分，它的应用可以有效提高交通路口的交通流量和能力，降低交通拥堵，从而确保交通的顺畅和安全。
智能红绿灯技术主要是基于先进的传感器技术和无线通讯技术等，采用计算机视觉和人工智能技术，对交通流量进行实时的监测和分析，准确地预测车辆到达时间和流量，通过智能算法对道路流量进行优化控制，从而实现红绿灯的智能化控制。
智能红绿灯技术可以分为两个部分：智能交通信号灯控制系统和智能交通流量探测系统。
前者负责充分利用道路流量，提高道路利用率，减少拥堵和延迟，后者则是利用数据采集技术，实时地获得交通流量、速度、密度等信息，并将这些信息传递给信号控制系统进行灯控制。
智能红绿灯技术的核心在于智能算法，它的作用是通过对各个路口的交通流量进行实时的监测和分析，从而实现交通信号灯的智能化控制。
智能算法的核心在于“计算最优化决策”，也就是通过对交通流量的预测和动态调整，实现道路上的流量最优化控制，从而提高道路的使用效率和安全性。
目前，智能红绿灯技术已经在很多地方得到了应用，例如在中国的北京市、上海市、深圳市等一些大城市，都已经开始使用智能交通信号系统，有效控制了道路拥堵，提高了交通效率。
而且，随着技术的不断进步，智能红绿灯技术的应用范围也将越来越广泛，它将成为未来交通领域中普及和发展的重要技术。
虽然智能红绿灯技术具有很多优点，但同时也存在一些局限性和不足。
例如，在使用智能交通信号灯控制系统时，需要安装大量的传感器设备和无线通讯设备，这会增加建设成本和维护成本；同时，智能算法的复杂性也是一个问题，需要对系统进行优化和调整，才能最大限度地发挥其作用。
总之，智能红绿灯技术是智能交通系统中非常重要的一个组成部分，它可以提高道路利用率、减少交通拥堵、降低交通事故率，提高交通安全性，改善人们出行体验。
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城市交通智能红绿灯控制系统
1. 前言利用先进的信息技术改造城市交通系统已成为城市交通管理者的共识。
针对我国中等城市交通的现状，我们开发和研究了城市交通信号控制系统。
该系统由交通基础信息采集、优化调度、信号控制、信息发布等四个子系统组成。
该系统与国内外同类产品相比，创新之处表现在：
1）将模糊控制技术引入交通信号控制，实现信号灯的自适应控制。
2）通过Internet 网以及可变信息板等实现交通信息的实时动态发布。
3）利用专家系统对整个区域的信号系统进行全局优化调度。
该系统运用模糊控制、神经网络等先进的手段进行优化调度与智能控制。
它将有利于交通管理向智能化方向发展。
2. 系统结构
整个系统可以分为三层。
基础数据采集主要采集各车道计数仪的实时数据，通过通信网将数据传输到交通管控中心。
各交叉口在调度指令和该交叉口的实时交通流信息，利用模糊控制的策略对该交叉口的信号进行控制。
管理层为最高指挥层，它能在比如交通管制等紧急情况下进行宏观调度。
管理层
优化调度层
基础数据采集底层控制城市交通信号控制系统的网络比较复杂，包括：有线网和无线网，远程网和局域网，主干网和区域网，以及工控网。
尽管如此，我们仍可把城市交通信号控制系统的网络总体结构分为三层：第一层为管控中心的主干网络，是全市交通的网络数据库服务中心；第二层是局域网络；第三层为控制红绿灯、可变信息板等的工控网。
管控中心是城市交通信号控制系统的核心，它能实现交通信息的共享。
工控网络用于采集有关实时交通数据，并反馈交通信号控制信息。
3.单个交叉口红绿灯的模糊控制
由于我国的城市交通具有车辆种类多，随机性大等特点，因
此难以用精确的数学模型来描述。
单个交叉口的控制要在全局优化调度的基础上执行。
对单个交叉口而言，当交通需求较小时，信号周期则应短一些，但一般不能少于px 15秒（P为相位数）以免某一方向的绿灯时间小于15 秒使车辆来不及通过路口影响交通安全。
当交通需求很小时，一般按最小周期运行；当交通需求很大时，只能按最大周期控制，此时，车辆堵塞现象已不可避免。
根据专家的经验，单个交叉路口的模糊控制算法可描述为：
①步骤1从相位i开始，分别指定各相位的最大绿灯时间；
②步骤2先给该相位以最短绿灯时间，△ G= 15秒；
③步骤3在△ G内测得放行车道上的交通需求，设其为K;
④步骤4若小于某一给定的值r或累积绿灯时间，则将绿灯
转到下一相位，回到步骤2，否则继续；
⑤步骤5根据K值的大小来确定绿灯延长时间△ G,若小，
则少量延长绿灯时间，若大，则大量延长绿灯时间。
由此建立模糊控制规则。
设延长的绿灯时间为 AG,若+ ^G> 120秒，则△ G= 120秒；否则该相位的绿灯时间为+ AG,回到步骤3。
用队长来表示交通需求可用下述方法建立模糊控制规则。
将测得的队长1可看作模糊变量，其论域为：L={ 1, 3, 5, 7 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21},取7 个语言值：（很长），（长），（较长）,（中等）,（较短）,（短）,（很短）。
绿灯追加时间△ G同样看作模糊变量，其论域为：r={ 3, 7, 11, 15, 19, 23, 27, 31, 35},取7 个语言值：（很多）, （多）,（较多）,（适中）,（较少）,（少）,（很少）。
根据人的控制经验一般可总结出下列7条控制规则，若，贝V, i = 1,…，7。
根据模糊理论知道, 一个完整语言控制策略是由很多不同的语言控制策略所组成的。
由7 条语言控制策略可组成单输入单输出语言控制策略,每条控制策略可用模糊关系矩阵表示。
感应控制模块由全感应控制模块和半感应控制模块组成。
全感应控制中采用模糊控制算法。
如果交通需求用占有率和交通量来度
量,则当占有率很小且交通量也很小时采用最小周期控制；
多时段和多相位的划分要根据交叉口的历史交通流数据和交叉口的几何形状来确定，通常至少要分交通高峰期和非高峰期。
由于信号周期的剧烈变化会造成交通紊流，引起进一步的交通阻塞，因此程序对
时段改变所引起的方案变化进行了平滑处理，使新时段以周期的小增量方式平滑过渡。
4.基于专家系统与神经网络的全局优化调度道路交通控制通常分为点控、线控和面控。
面控是要让某区域内各交叉口信号控制器协调动作，从而可以提高道路通行能力，增加交通安全，节省能源和减少污染等等。
无论哪种控制，其控制变量主要有3 个：信号周期，绿信比和相位差。
点控只需前两个变量即可。
5.模糊神经网络的调度算法
模糊逻辑控制的特长在于能够充分利用学科领域的知识，能以一定的规则数来表达知识具有逻辑推理能力，在技能处理上比较擅长。
神经网络具有自学习能力和大规模并行处理能力，在认知处理、模式识别方面有很强的优势，主要缺点是结构难以确定，训练样本要求多且准确，训练周期长，而且不能提供一个明确的用于网络知识表达的框架。
模糊神经网络是为发挥各自的优势把神经网络和模糊逻辑有机结合实际。
采取神经网络技术来进行模糊信息处理，使得模糊规则的自动提取及模糊隶属函数的自动生成成为可能，进而克服神经网
络结构难以确定以及模糊逻辑元自学习功能的缺点，使
模糊系统成为一种自适应模糊系统
采用神经网络技术来进行模糊信息处理有多种做法。
所谓模糊神经元是指可实施模糊信息处理或模糊逻辑运算的人工神经元，而模糊神经网络则是全部或部分采用各类模糊神经元所构成的可处理模糊信息的神经网络系统。
在本系统中，整个神经网络的建立和使用分
以下几步完成：
a.利用专家的知识粗略地形成模糊模型（包括一些模糊规则和模糊推理方法）。
b.基于这一模糊模型构成模糊神经网络。
c.训练神经网络。
通过系统仿真来训练神经网络。
对每一种
输入值（11，…，Im），选择一种输出值（gl,…，gn）,利用系统仿真来模拟系统在给定的时间内所有车辆的平均等待时间。
系统的能量函数选为所有车辆的平均等待时间。
神经网络训练的目标在于使能量函数最小。
d.网络的应用。
神经网络的输入数据是在统计数据和实时数据的基础上进行预测得到的, 这就要求实时地采集数据, 周期性地统计和存诸数据, 预测到神经网络的输入后, 经过网络的计算, 在较精确地辩识出交通模式之后, 对不同的模式采取适合其特点的相应控制算法,选出红绿灯控制方案。
同时在我们的系统中,要注意不同交通模式间的平稳切换, 以达到理想的控制效果。
红绿灯控制方案是按照多目标控制设计的,例如, 通过模糊神经网络选择交叉口某方向响应一个绿灯追加时间信号时，可能会设定由几个量（该方向车辆的等待时间、该方向车辆的行程时间、该交叉口受影响的车流量）组成的综合指标来对所选方案进行评价。
总之，城市交通智能红绿灯控制系统应具有拟人或仿人的智
能，在面对具有复杂性、不确定性、随机性等因素影响的问题时，
控制系统能采用灵活机动的决策方式，使系统朝着期望的目标逼近。
6.结束语
在文中，我们研究一种利用模糊控制的方法、人工元神经网
络等技术对交通系统进行全局优化调度的红绿灯控制系统。
虽然在全局调控与局部模糊控制的配合使用仍有许多问题有待以解决，但随着研究的继续进行，该方法将是解决中国中小城市交通控制问题的一个好办法。