随着交通工具爆炸式增长，交通拥堵日益严重，交通事故频发，为了缓解交通压力，使现有的交通资源获得充分的利用，实现交通路口能够实时立体多维度的智能交通控制，从而提升交通能力，提高运行效率。研究中突出了该技术的系统性，新颖性和实用性。本课题取得的研究成果主要如下： 1.结合国内外研究现状，建立了无线传感器网络组成的智能交通控制平台。利用传感器节点采集车流量数据，再通过无线通信方式汇总短时交通流数据，最后由智能控制器利用智能算法对当前的车流和未来一段时间的车流进行交通灯配时。实现了硬件平台的设计，描述了该平台的工作原理。 2.针对车流量数据，提出蜂群遗传算法和双周期调度算法实现交通灯的实时控制。首先利用BP神经网络对短时交通流进行预测，然后根据当前交通路口的车流数据和未来短时车流数据的关系，将路口信息，多维度时空车流信息和蜂群遗传算法以及双周期算法一起综合建模，实现了交通灯的自适应配时。仿真实验表明，该智能控制系统能够根据各个方向上的当前车流和未来车流自适应调节通行时间，提高了通行效率，减少了车辆的平均等待时间。 本课题借鉴了国内外先进技术，对交通灯配时算法进行了系统和全面的研究，国内首次根据目前和未来的交通流设计了不同的配时算法，技术比检索到的相关文献具有一定的新颖性和先进性。相关研究成果发表在《计算机仿真》、《科技通报》、《计算机应用研究》等相关中文核心刊物中。 根据仿真实验的结果和应用到齐齐哈尔市交通的实际情况，本系统技术指标先进，实用性强，密切结合中国交通拥堵实际情况，具备广阔的市场应用和推广前景，因此应用到国内各大城市的实际交通中是切实可行的。 本课题于2015年7月份通过了黑龙江省教育厅验收。

齐齐哈尔大学

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