城市交通智能红绿灯控制系统

2011年第01期

存部位，其中缓倾斜的南西翼为主矿体赋存部位。矿体随背斜沿走向呈波状起伏。该背斜在北西段被F 84断层切割，背斜南东段因岩体侵入干扰不甚清楚。

断裂构造发育，按方位分北西向、北北东向、东西向和南北向四组数十条。总体看规模不大，性质多为张性断裂，次有扭性，压性断裂不发育。该套构造在矿区地层中非常发育，多产于不同岩性的换层部位，并多为岩浆贯入形成的岩枝或岩脉。

3　矿床地质特征3.1矿体赋存的部位

含矿地层为下二叠统，为一套沉积的碎屑岩-碳酸盐岩建造。其中a岩组的第六、七岩性段为主矿体的赋存部位。为灰白色大理岩，局部可见变质白云岩，灰质白云石大理岩，灰色条带状黑云母千枚岩，条纹状大理岩及变质粉砂岩。

3.2矿体的特征

本矿床查明和大致查明的矿体共计176个，主矿体为M 2和M 1。矿体均产于赛什塘背斜南西翼上，多呈似层状、透镜状沿一定地层层位分布。整个矿化段内，构成了以M 2矿体为主体的矿体群，其余矿体围绕M 2参差展现。而直接底板多为条带状黑云母千枚岩。矿体赋存于P 1a7-2中下部大理岩或变质粉砂岩中，顶、底部多为条带状大理岩，局部为矽卡岩、变质粉砂岩，偶尔黑云母千枚岩。矿体一般呈透镜状，少部分为似层状，局部有分枝现象。矿体赋存于P 1a7-1上部的变质粉砂岩或黑云母千枚岩中。

3.3矿石、矿物特征

本矿床矿体组成矿物成分较复杂。金属矿物主要为硫化物，次为氧化物及少量自然金属，脉石矿物为硅酸盐类及碳酸盐类矿物。本矿区铜矿石结构、构造种类较多。

3.4变质作用及围岩蚀变

矿区变质作用类型为：区域变质作用，形成变质砂岩、变质粉(细)砂岩、千枚岩类、大理岩类等。此外还有晚期热液蚀变如硅化、阳起石—透闪石化、绿帘石化、碳酸盐化、绢云母化等。

4　找矿标志

（1）地层标志。本矿区矿体严格受地层层位控制，以下二叠统a岩性组第七岩性段成矿条件最好，因此该地层出露地区是找矿的重要靶区。

（2）岩性标志。矿体受岩性控制明显，本区矿体一般产于黑（绢）云母千枚岩或变质粉（细）砂岩与大理岩的换层部位。相应的，层矽卡岩是寻找铜矿体的直接标志。

（3）构造标志。本区由于地层褶皱产生的层间（滑动）剥离构造控制着矿体的形成与就位。在矿区的P 1a7－1和P 1a7－2地层中层间滑动及层间剥离构造最为发育，是寻找矿体的最有利部位。

（4）围岩蚀变标志。矿区内晚期围岩蚀变强烈，其中透闪～阳起石化、碳酸盐化、绢云母化与矿化关系密切，是找矿的有利蚀变标志。

5　结论

赛什塘铜矿区处于柴达木准地台南缘与西秦岭构造带的交接部位，且自晚古生代地槽褶皱回返后，又经历了华力西构造运动和印支构造运动等构造变动的多期改造与影响，因此构造格局复杂，成矿条件优越。又通过对该矿区各种地质特征、成矿规律的分析，认为矿区深部和外围找矿前景非常好，具有良好的找矿前景。

参考文献：

1.潘彤，罗才让等.青海省金属矿产成矿规律及成矿预测[M].北京：地质出版社，2006

2.宋冶杰，张汉文，李文明等.青海鄂拉山地区铜多金属矿床的成矿条件及成矿模式.西北地质科学[J].1995.16（1）

3.张汉文.青海铜峪沟铜矿床的矿化特征、形成环境和矿床类型.西北地质[J].2001.34（4）

城市交通智能红绿灯控制系统

于光华1　郭晓霞2

1.辽宁金洋科技发展集团有限公司；

2.辽宁金洋科技发展集团有限公司

摘　要：红绿灯控制是智能交通系统的一个重要部分，本文介绍的城市交通智能红绿灯控制系统依靠车辆计数仪，利用神经网络等技术对交通系统进行全局优化调度，并在此基础上形成调度指令，利用模糊控制的方法实现交叉口的红绿灯控制，本系统利用系统仿真的方法来训练神经网络。

关键词：城市交通　模糊控制　控制系统　周期

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

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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Ｐ×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，ΔＧ＝15秒；③步骤3在ΔＧ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ΔＧ，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ΔＧ，若＋ΔＧ≥120秒，则ΔＧ＝120秒；否则该相位的绿灯时间为＋ΔＧ，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ｌ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ΔＧ同样看作模糊变量，其论域为：Γ＝｛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，则，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（l1，…，lm），选择一种输出值（g1，…，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。

参考文献：

1.王艳娜，周于力，王新伟.基于模糊控制的多相位交叉口交通信号控制.2006.1.

2.曾繁泰，侯亚宁.可编程器件应用导论[M].北京：清华大学出版社，2001.

3.王立新.模糊系统与模糊控制教程[M].北京：清华大学出版社，2003.

4.王磊，王为民.模糊控制理论及应用[M].北京：国防工业出版社，1997.

5.卫小伟.智能化交通系统的发展现状及未来[J].现代电子技术，2005，28（13）：7475，78.