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针对城市道路交叉口的智能交通信号控制，提出了一种主从式模糊逻辑自适应控制
算法，该算法综合考虑了本相位最小绿灯时间结束时刻的路段车辆数和相邻相位的车辆排队长度，以及本相位非关键车流对关键车流的影响，采用两个规则前件进行主模糊控制器的模糊推理，设计了具有更多控制信息的两级模糊控制器。结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究，结果表明：该控制算法在减少车辆延误方面有明显改进。
模糊控制不依赖于被控对象的精确模型，能够充分利用学科领域的知识，并以较少的规
则数表达知识，擅长技能处理，因此国内外许多学者将模糊控制等技术用于交通控制系
统中。Pappis等[1]于1977年首先提出了城市孤立交叉口的模糊控制方法，即所谓的Pappis法。陈森发等[2]在其基础上进行了进一步的研究，考虑了非关键车流的影响，且对算法作了改进，其仿真结果较Pappis等提高15％。朱茵等将模糊控制神经网络与多智能体技术应用在孤立交叉口的交通控制中，丰富了城市交通控制的研究成果。本文根据城市交通实际状况，同时考虑了绿灯相的关键车流车辆数和相邻相位的车辆排队长度（以下简称队长）信息，以及交叉口关键车流与非关键车流之间的相互影响，提出了一种主从式模糊逻辑自适应控制的设计思想，仿真结果表明，这种控制方法较好地适用了孤立交叉口信号控制中具有多车流的特点，能有效减少车辆通过交叉口的平均延误。
算法，该算法综合考虑了本相位最小绿灯时间结束时刻的路段车辆数和相邻相位的车辆排队长度，以及本相位非关键车流对关键车流的影响，采用两个规则前件进行主模糊控制器的模糊推理，设计了具有更多控制信息的两级模糊控制器。结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究，结果表明：该控制算法在减少车辆延误方面有明显改进。
模糊控制不依赖于被控对象的精确模型，能够充分利用学科领域的知识，并以较少的规
则数表达知识，擅长技能处理，因此国内外许多学者将模糊控制等技术用于交通控制系
统中。Pappis等[1]于1977年首先提出了城市孤立交叉口的模糊控制方法，即所谓的Pappis法。陈森发等[2]在其基础上进行了进一步的研究，考虑了非关键车流的影响，且对算法作了改进，其仿真结果较Pappis等提高15％。朱茵等将模糊控制神经网络与多智能体技术应用在孤立交叉口的交通控制中，丰富了城市交通控制的研究成果。本文根据城市交通实际状况，同时考虑了绿灯相的关键车流车辆数和相邻相位的车辆排队长度（以下简称队长）信息，以及交叉口关键车流与非关键车流之间的相互影响，提出了一种主从式模糊逻辑自适应控制的设计思想，仿真结果表明，这种控制方法较好地适用了孤立交叉口信号控制中具有多车流的特点，能有效减少车辆通过交叉口的平均延误。
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