城市道路交通系统的粗集建模与优化控制算法研究

研究智能交通系统中的粗集理论应用技术，探讨智能交通系统新的理论基础及应用方法。把粗集理论与模糊集理论相结合，提出一种粗模糊建模方法，应用粗集的知识推理，建立多交叉口的综合粗模糊模型，实现城市交通的粗模糊自适应控制；把粗集理论引入模糊聚类分析，研究基于粗集的模糊聚类方法，探讨城市及高速公路交通模式的粗糙化聚类，实现智能交通系统控制方案的合理选择，以便充分利用现有的交通资源，提高交通路网的通行能力；把粗集理论与神经网络相结合，应用粗神经元取代常规神经元，建立一种基于粗集的神经网络预测模型，实现交通流的高精度实时预测；应用S-粗集理论的单边动态粗集和双边动态粗集模拟交叉口交通信号灯的灯色控制，建立一种离散域上的交通理论框架，提出一种基于离散粗集的交通控制理论，为更好地解释复杂的交通现象提供理论依据。