基于粗集理论的成都市交通可持续发展决策规则

在建立了成都市交通可持续发展评价指标体系的基础上,应用粗集理论,以Rosetta软件为工具,针对成都市的具体问题,建立了基于粗集理论的成都市交通可持续发展决策模型,并利用小波神经网络完成了识别检验,最后提取出了经检验有较高识别率的决策规则,为政府有关部门解决成都市交通可持续发展问题提供决策参考.     

基于粗集理论的数据挖掘

本文论述了粗集理论的基本原理和数据挖掘的一般过程,提出了基于粗集理论的数据挖掘算法,并结合大气污染实例分析数据挖掘的过程,最后论述了粗集理论在数据挖掘中的优、缺点及其应用范围.     

广义粗集的公理化

粗集理论在数据挖掘等领域得到了广泛的应用，对粗集理论进行推广可得到各种广义粗集。该文研究了广义粗集的多个公理组，证明了公理组中各公理的独立性，并给出了普通粗集理论的另一个公理组，它有4条相互独立的公理组成。     

函数单向S-粗集对偶与F--预测规律发现

函数S-粗集理论是粗集理论的拓展,函数单向S-粗集对偶是函数S-粗集的三类形式之一. 函数S-粗集具有规律特性、动态特性、遗传特性、记忆特性与预测特性. 利用函数单向S-粗集对偶的动态特征, 给出-预测规律、F-预测规律和预测度概念, 提出预测规律的预测定理, 并在通信传输识别系统中给出应用. 函数S-粗集(函数单向S-粗集、函数单向S-粗集对偶、函数双向S-粗集)与信息系统融合、交叉是粗集理论中的一个新的研究方向.     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

S-粗集的信度特征

利用S 粗集理论和元素迁移的随机性,提出元素迁移的信度及信度函数的概念;给出了单向S 粗集与双向S 粗集的依信度生成;讨论了S 粗集依信度生成的特性．     

半群上的粗集与模糊同余

Fuzzy集理论和Rough集的结合为处理不确定性现象提供了一个新的空间。引入了半群上的粗集,建立了半群粗集的模糊同余关系,讨论了在模糊代数系统下,粗集的一些代数性质。     

数据挖掘的粗集方法研究

数据挖掘的方法和技术很多,其中粗集理论在知识获取中得到了广泛应用,它可对不完整数据进行分析和归纳,从中发现知识.通过分析数据挖掘的含义及粗集理论的概念,讨论了数据挖掘的粗集方法.     

双向变异S-粗集的概率特征

利用变异S-粗集理论和属性迁移的随机性,给出双向变异S-粗集的依概率生成;讨论了双向变异S-粗集的概率特性．     

粗集中的隶属函数及其与模糊集的联系

通过模糊集“弱包含于B”的引入，利用模糊隶属函数对普通粗集、粗模糊集和模糊粗集中的隶属函数进行了描述，得到了粗集理论与模糊集理论在隶属函数上的相关性．并从语义的角度讨论了粗集与模糊集的区别和联系．     

一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计

应用粗集理论中知识表达系统决策规则的简化方法对模糊控制规则进行约简来设计粗糙模糊控制器,通过约简简化控制系统,从而得到一个最简控制决策规则,使系统更易于控制。完成了水箱水位粗糙模糊控制器的设计,并分别进行了模糊控制和粗糙模糊控制仿真研究,研究结果表明该粗糙模糊控制能有效改善模糊控制的性能。     

高速公路多路段的模糊逻辑协调控制

采用递阶结构和模糊控制来解决高速公路多路段的协调控制问题.建立了宏观交通流有限差分模型,然后结合交通系统的特点提出一种多层控制结构,把高速公路的控制问题分为适应层、协调层和直接控制层,直接控制层采用模糊控制决定各匝道的调节率,协调层为直接控制层确定期望密度,适应层根据实时检测到的交通状况选择模型和调整模型参数.仿真结果表明,模糊逻辑协调控制具有良好的动态和稳态性能,该方法能够有效地消除交通拥挤,维持主线车流稳定.     

一种信号交叉口模糊交通控制方法

通过分析城市信号交叉的交通流特征认为：在一定程度上,模糊数学理论可以比目前常规数学方法更好地描述交叉口交通流的随机性和不确定性。本文结合模糊控制技术及一般信号交叉口交通控制方法,提出了一种基于知识的模糊交通控制方法,给出了该控制方法的结构,模糊控制规则以及仿真计算对比结果,结果表明：计算过程简单,控制效果优于定时控制方法,并且在交通量较大时,还优于感应控制方法。     

单个交叉口两级模糊控制及仿真研究

伴随着我国国民经济的高速发展和城市化进程的加快,城市交通拥堵问题日趋严重,交叉口作为城市交通网络的重要组成部分,解决城市道路交叉口问题是解决城市交通的关键,对其研究有着极其重要的意义。在对现有国内外学者对交叉口信号模糊控制研究的基础之上,对单个交叉口的模糊控制进行系统的分析阐述,提出了一种新型的交叉口两级模糊控制方法。对于模糊控制中复杂的逻辑推理和计算问题采用MATLAB进行编程计算。最后,运用MATLAB进行模糊控制器动态仿真,结果表明模糊控制效果更好。     

Traffic Signals Control with Adaptive Fuzzy Controller in Urban Road Network

An adaptive fuzzy logic controller （AFC） is presented for the signal control of the urban traffic network. The AFC is composed of the signal control system-oriented control level and the signal controller-oriented fuzzy rules regulation level. The control level decides the signal timings in an intersection with a fuzzy logic controller. The regulation level optimizes the fuzzy rules by the Adaptive Rule Module in AFC according to both the system performance index in current control period and the traffic flows in the last one. Consequently the system performances are improved. A weight coefficient controller （WCC） is also developed to describe the interactions of traffic flow among the adjacent intersections. So the AFC combined with the WCC can be applied in a road network for signal timings. Simulations of the AFC on a real traffic scenario have been conducted. Simulation results indicate that the adaptive controller for traffic control shows better performance than the actuated one.     

单交叉口交通信号灯模糊控制系统的研究与实现

针对目前交通控制系统中存在的一些问题,提出了基于模糊控制技术的城市交通信号灯控制系统的设计。对于该模糊控制系统的设计,最主要是进行模糊控制器的设计,模糊控制器的硬件设计采用了可靠性高、编程容易、抗干扰性能强的PLC来实现的,其软件设计利用了模糊控制理论的基础知识实现了PLC的编程。通过实践证明该类控制系统能够稳定的运行,并且能够很好地去解决交通控制系统中交通流量存在不均衡所造成的问题。     

行人因素约束下单交叉路口交通信号模糊配时

针对人、车混合流现象,对四相位三车道十字交叉口的交通信号进行模糊配时。首先根据路口的交通流状况,合理地设置相位、相序,采用"迟起"、"早断"方式对行人交通信号进行配时;然后,考虑到行人控制信号对机动车通行的影响,借助于模糊控制算法,对机动车信号进行配时。数值实验表明,考虑行人因素的模糊控制方法在车辆平均延误时间上较之传统定时控制方法大为改善。     

变更管制方式安全评估模型及软件设计

为确保因管制方式变更造成系统及运行环境变化带来的风险保持在可控范围,提出基于粗糙集模糊神经网络的安全评估模型。利用粗糙集在属性约简与规则提取方面的优势实现关键风险源提取,降低模糊神经网络数据输入维度、精简网络拓扑结构、缩短网络训练与学习时间;借助模糊神经网络在具有较强容差性和抗噪音能力前提下进行分类的能力,实现系统安全等级评定。为便于模型应用与推广,借助Visual Basic（VB）与MATLAB这2种语言将评估模型编译为可视化操作软件,该软件具有从指标体系中识别关键风险源、系统安全等级评估、评估信息汇总这3项功能。实验结果表明,该软件可从24个风险评估指标中提取出对系统安全影响最为关键的4项风险指标,系统安全等级评定为3级。该评估软件具有易于安装维护、操作简便、理论化程度高等优点,是对空管运行单位定量安全评估的一次创新尝试。     

城市交通信号三级模糊优化控制与仿真

针对多数交通信号模糊控制方法极少关注交通流的不确定性,提出一种城市交通信号三级模糊优化控制器及其Paramics仿真方法. 综合考虑交通需求强度、相位优化和延长时间决策等控制机理,提出三级模糊控制器的结构,并引入搭接相位设计相位优化的机制,遵循交通信号控制基本原则,提出三级模糊控制算法,最后,采用COM组件的混合编程技术构建三级模糊控制的Paramics仿真平台,并以深圳市黑点路口进行实验,在不同交通条件下对提出的模型进行效用评价;结果表明提出的控制器性能良好,在高强度的交通状况下性能稳定,控制效果符合交通管理者的控制目标,且具备快速响应交通流不确定性的能力.     

城市交通信号三级模糊滑动优化控制方法

提出一种城市交通信号三级模糊滑动优化控制方法.引入非冲突车流的搭接相位构建交通信号三级模糊控制器的模型,并采用滑动时间窗设计滑动优化的框架.根据实时采集的交通数据,采用基于黄金分割的混合遗传算法,在线学习模糊控制器的隶属函数及控制规则参数.在常态及事故不同交通条件下,以典型路口进行Paramics仿真试验.结果表明提出方法的自适应能力好,可快速响应路口交通流的不确定性事件,且在高饱和的交通条件下性能稳定.