Resumen

La congestión del tráfico es una preocupación importante para muchas ciudades en todo el mundo. En un controlador de semáforos general, los semáforos cambian en un tiempo de ciclo constante. Por lo tanto, no proporciona una solución óptima. Muchos controladores de semáforos actualmente en uso se basan en un esquema de tiempo del día, que utiliza un número limitado de patrones de semáforos predeterminados e implementa estos patrones dependiendo de la hora del día. Estos sistemas automatizados no proporcionan un control óptimo para volúmenes de tráfico fluctuantes. En este documento, se utiliza un controlador de semáforos difuso para optimizar el control de volúmenes de tráfico fluctuantes, como condiciones de sobresaturación o carga inusual. El problema se resuelve mediante un algoritmo genético, y se introduce un nuevo método de desfusificación. El rendimiento del nuevo método de desfusificación (NDM) se compara con el método de desfusificación de punto centroide (CPDM) utilizando ANOVA. Finalmente, se presenta

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Congestión del tráfico; Controlador de semáforos; Solución óptima; Esquema de tiempo del día; Volúmenes de tráfico fluctuantes; Controlador de semáforos difuso
• Keywords:Traffic congestion; Traffic light controller; Optimal solution; Time-of-the-day scheme; Fluctuating traffic volumes; Fuzzy traffic light controller