随着经济的发展和城市化水平的提高,城市交通问题日益突出,对现有交通进行有效的管理和控制已成为我国城市交通中迫切需要解决的问题。城市交通干线作为城市路网中的重要组成部分,它的通畅与否直接影响整个城域交通网络能否平稳、安全地运行。因此本文以此为出发点,开展了对城市交通干线交叉口协调控制的相关研究,以缓解日趋紧张的交通拥挤问题,提高交通效益。 本文在总结了前人成果的基础上,首先利用大系统理论和递阶理论,把城市交通干线作为一个大系统进行分解,把干线上的各交叉口作为子系统,再分别使用定时协调控制算法、递阶模糊控制算法对其进行控制仿真,并首次提出了利用人工神经网络来确定递阶模糊控制中交通特性参数的递阶模糊神经控制算法。然后用VC实现了基于数据库的算法仿真程序,详细说明了程序实现的步骤、关键算法的程序流程图及源代码;最后通过算例对三个控制算法进行结果分析,得出以下结论:在城市交通干线的协调控制中,递阶模糊神经控制算法优于递阶模糊控制算法,而递阶模糊控制算法又优于定时控制算法。