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針對城市道路交叉口的智能交通信號控制，提出了一種主從式模糊邏輯自適應控制
算法，該算法綜合考慮了本相位最小綠燈時間結束時刻的路段車輛數和相鄰相位的車輛排隊長度，以及本相位非關鍵車流對關鍵車流的影響，采用兩個規則前件進行主模糊控制器的模糊推理，設計了具有更多控制信息的兩級模糊控制器。結合已有類似研究成果進行了仿真比較研究，結果表明：該控制算法在減少車輛延誤方面有明顯改進。
模糊控制不依賴于被控對象的精確模型，能夠充分利用學科領域的知識，并以較少的規
則數表達知識，擅長技能處理，因此國內外許多學者將模糊控制等技術用于交通控制系
統中。Pappis等[1]于1977年首先提出了城市孤立交叉口的模糊控制方法，即所謂的Pappis法。陳森發等[2]在其基礎上進行了進一步的研究，考慮了非關鍵車流的影響，且對算法作了改進，其仿真結果較Pappis等提高15％。朱茵等將模糊控制神經網絡與多智能體技術應用在孤立交叉口的交通控制中，豐富了城市交通控制的研究成果。本文根據城市交通實際狀況，同時考慮了綠燈相的關鍵車流車輛數和相鄰相位的車輛排隊長度（以下簡稱隊長）信息，以及交叉口關鍵車流與非關鍵車流之間的相互影響，提出了一種主從式模糊邏輯自適應控制的設計思想，仿真結果表明，這種控制方法較好地適用了孤立交叉口信號控制中具有多車流的特點，能有效減少車輛通過交叉口的平均延誤。
算法，該算法綜合考慮了本相位最小綠燈時間結束時刻的路段車輛數和相鄰相位的車輛排隊長度，以及本相位非關鍵車流對關鍵車流的影響，采用兩個規則前件進行主模糊控制器的模糊推理，設計了具有更多控制信息的兩級模糊控制器。結合已有類似研究成果進行了仿真比較研究，結果表明：該控制算法在減少車輛延誤方面有明顯改進。
模糊控制不依賴于被控對象的精確模型，能夠充分利用學科領域的知識，并以較少的規
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統中。Pappis等[1]于1977年首先提出了城市孤立交叉口的模糊控制方法，即所謂的Pappis法。陳森發等[2]在其基礎上進行了進一步的研究，考慮了非關鍵車流的影響，且對算法作了改進，其仿真結果較Pappis等提高15％。朱茵等將模糊控制神經網絡與多智能體技術應用在孤立交叉口的交通控制中，豐富了城市交通控制的研究成果。本文根據城市交通實際狀況，同時考慮了綠燈相的關鍵車流車輛數和相鄰相位的車輛排隊長度（以下簡稱隊長）信息，以及交叉口關鍵車流與非關鍵車流之間的相互影響，提出了一種主從式模糊邏輯自適應控制的設計思想，仿真結果表明，這種控制方法較好地適用了孤立交叉口信號控制中具有多車流的特點，能有效減少車輛通過交叉口的平均延誤。
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