题目：基于智能技术的城市快速路匝道控制方法研究

随着社会经济的发展、城市化进程的加快，城市交通拥堵问题越来越严重。快速路凭其快速疏导车流的能力，成为解决城市交通拥堵的重要手段，快速路交通控制一度成为研究热点。本文把模糊控制、人工神经网络、遗传算法等先进人工智能技术应用于快速路匝道控制系统设计与优化中，为丰富快速路交通流控制手段做出有益的尝试。论文主要内容如下： （1） 讨论了城市交通拥堵问题，提出关键解决方案——城市快速路建设与交通控制，对匝道控制方法和智能技术进行概述。 （2） 详细分析了宏观动态交通流模型及模型参数，根据快速路特性对参数进行设置，重点分析了基于标称值的道路交通流评价方法。 （3） 针对快速路交通流在不同密度区下的特性，提出了中低密度区使用可变限速交通流调节方案、中高密度区使用可变限速与单入口控制相结合的交通流调节方案。并对该方案进行仿真分析。（4） 设计了匝道协调模糊控制器对交通流进行控制，并仿真分析了模糊逻辑应用于匝道系统存在的缺陷。 （5） 针对模糊控制缺陷，提出了基于遗传神经的优化方法。将遗传算法与神经网络相结合，利用遗传算法擅长全局搜索的特点，将其用于人工神经网络权值与阈值的优化，弥补传统人工神经网络的不足。仿真显示使用该方法进行优化，能得到较好的控制效果。