市内交通控制是智能运输系统的重要组成部分,针对传统交通控制技术的缺陷,近年来人们将人工智能(AI)和计算机智能(CI)应用到市内交通控制中。模糊控制是一种重要的智能控制方法。模糊控制器的控制策略是通过学习、试验以及长期经验积累形成的,它可以用自然语言加以描述,特别适用于复杂系统和不确定对象,且具有较强的鲁棒性。因此,基于模糊逻辑的智能交通控制系统发展迅速。本文在宏观交通流密度模型的基础上考虑到市内交通车流量变化的复杂性,结合市内交通拓扑图对其进行改进,加入了密度交通流模型没有考虑到的交通主干道车流量变化,运用区域系统理论对交通流进行建模,建立了区域系统宏观交通流模型,在建立的区域交通流模型基础上设计了模糊控制器对入口道路交通控制进行了研究,以充分利用市内道路现有资源、提高交通流量为目的,考虑到模糊控制器的控制效果,设计了模糊PID控制器,仿真结果表明模糊PID控制器的控制效果更好,动态相应更快,主要工作如下:①区域系统是一个满足质量守恒定律的系统且具有网络互联结构。很多复杂的系统可以用区域系统模型来描述,由于交通流的流量,速度等参数变化很大,其结构又很复杂,很难用常规的模型进行描述,而已知的模型由于其自身的缺陷不能更好的描述交通流,在密度宏观交通流的基础上考虑市内交通拓扑图的复杂性首次用区域系统理论建立了宏观交通流模型。②在区域系统宏观交通流模型的基础上设计模糊控制器,最终实现了对市内交通拥堵的控制,并通过仿真对算法进行了验证。仿真结果表明,此算法比传统算法的控制效果更优越。③针对模糊控制算法中模糊控制规则的选取和模糊变量的隶属函数的选取的复杂性问题,设计出模糊PID控制器,对该控制器在不同的交通流参数下进行仿真并与模糊控制器在相同的交通条件下对车辆控制进行比较,仿真结果表明模糊PID控制器响应速度更快,控制品质更好。本文根据市内交通拓扑图在密度宏观交通流的基础上建立了区域系统宏观交通流模型,并在区域系统交通流模型的基础上设计了模糊逻辑控制器,仿真结果表明可以很好的防止发生交通阻塞,考虑到模糊逻辑控制器控制规则选取等复杂性问题,设计了模糊PID控制器,仿真结果表明模糊PID控制器响应速度更快,控制品质更好。