[发明专利]自学习智能式城市交通流协调控制方法

权利要求书

1、一种自学习智能式城市交通流协调控制方法，其特征在于：通过车辆自动检测子系统B对被控A实测的信息，提供给交通状态识别子系统C，配时参数推理机G从配时参数知识库F中，提取最优的配时参数(T、g、Φ)，然后传送给实时控制子系统D，交通信号灯驱动子系统K根据实时控制子系统D安排的时间顺序和配时参数(T、g、Φ)，再控制被控交通过程A，车辆自动检测子系统B，把一组新的配时参数(T、g、Φ)和对应的实测的控制效果(td、ps)提供给控制效果鉴别子系统E，计算出最优的配时参数的目标函数值I，并将该函数值I与历史上最优的同样交通状态下的目标函数值进行比较，其结果提供给配时参数学习机H，确定是否更新F中对应交通状态下的配时参数值(T、g、Φ)，然后通过D、K，再控制A，同时D还把实际执行的控制参数传给H记录下来。

2、按权利要求1所述的自学习智能式城市交通流协调控制方法，其特征在于：当配时参数学习机H中新得到的目标函数值不如历史上最优目标函数值好时，如此反复出现多次，表示原来的配时参数值（T、g、ψ）不适应新的交通环境条件，H会自动改变配时参数值，当配时参数学习机H中新得到的目标函数值比历史上最优化目标函数值时，如此反复多次，表示新的配时参数值更适合新的交通环境条件，上述两种新的配时参数值就在F中保留下来。

3、按权利要求1所述的自学习智能式城市交通流协调控制方法，其特征在于：被控交通过程A包括机动车与非机动车的交通流。

4、按权利要求1所述的自学习智能式城市交通流协调控制方法，其特征在于：车辆自动检测子系统B是分别检测出机动车和非机动车的数据，提供给交通状态识别子系统C。

5、按权利要求1所述的自学习智能式城市交通流协调控制方法，其特征在于：交通状态识别子系统C是由交通状态模式库和数据分析识别器所组成，车流的信息经数据分析识别器识别出各交叉路口、各方向、各车道车辆到达、通过、排队状态，经交通状态模式库给配时参数推理机G提供交通状态信息。