学位论文 第四章 城市交通信号模糊控制系统仿真
4.1.2 仿真过程
1）初始化
我们将每次仿真的时间设定为1200秒，每经过2秒就执行一次模糊判断，假定仿真开始时，相位1是绿灯。
2）车辆到达分布
设定各个方向上的车辆到达服从泊松分布，车辆到达率为0~0.4辆/秒。 泊松分布基本公式：
x?0,1,2,··· （4-1）
??t?e??tP?x??xx!?x?--时间间隔t内到达x辆车的概率；
?--单位时间内的平均到达率；
其中：P 令m?
t--计数的间隔时间。
x?t，m指时间t内平均来到的车辆数，则上式又可以写成：
?m?e?mP?x??
x!
（4-2）
对于各车道上初始排队的车辆数以及计数时间内来到的车辆数，我们利用随机函数random产生。可以通过改变到达率值，来实现不同交通情况的模拟。
3)驶离率
我们设车辆以驶离率为1俩/秒离开等候车队。 4)延误时间
我们把每一个绿灯相位当作一个单位，当一个绿灯相位结束并进行相位转换时，计算出这个相位车辆的延误时间以及车辆到达数，把它们进行累加，一直到仿真结束，此时，将延误的总的时间除去车辆总数，就能得到平均车辆延误。
计算一个绿灯相位内各车道上的车辆延误的公式是：
当车道为红灯时di??q0i?0.5?ci??tg （4-3） 当车道是绿灯时di?max?q0i?g,0??tg?0.5??ci?max?g?q0i,0???tg （4-4） 其中：di——当前绿灯相位第i个车道的延误；
q0i——当前绿灯相位第i个车道初始时排队的车辆数； ci——当前绿灯相位到达第i个车道的车辆数； g——当前绿灯相位离开的车辆数； tg——绿灯时间。
5）模糊推理系统的建立
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上面三个模块的Fuzzy如图所示，每个模块都是两输入一输出系统。
图4-2 红灯相位选择模块
图4-3 绿灯相位观察模块
图4-4 决策模块
用Mfedit来可视化定义各个变量的隶属度函数，前面已经介绍过了。
Ruleedit是用来编辑决策系统的模糊规则的，将上面所介绍的模糊规则输入系统。 Ruleview是用来查看控制规则的输入输出关系的，各模块对应的输入输出关系如图：
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qr=15 tr=60 Ur=4
图4-5 红灯相位选择模块
qg=15 tg=15 Bt=2
图4-6 绿灯相位观察模块
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Up=3 Bt=2 Dc=1
图4-7 决策模块
通过Surfview可以查看模糊推理系统的输入与输出三维关系曲面。如图：
图4-8 红灯相位选择模块的输入输出曲面
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图4-9 绿灯相位观察模块输出三维曲面
图4-10 决策模块三维输出曲面
4.2 仿真结果及分析
为了说明模糊控制的优越性，我们将仿真结果和定时控制的仿真结果进行比较。我们将两个控制系统在交通低峰时段、交通中峰期以及交通高分时段的交通条件下进行仿真比较，仿真时间均设为1200秒。
在交通低峰时段，车辆设置为??0.1辆/秒，仿真结果如下：
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