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现有的交通流控制方法是基于传统的交通流理论和一般控制原理提出的,没有涉及到交通流混沌。因此,从混沌控制角度来研究交通流控制是一项具有重要意义的前沿课题。本论文主要进行的工作可以概括为以下几个方面:1、研究了在线实时快速判别交通流混沌的问题。在分析交通流控制对交通流混沌判别的要求和现有混沌判别方法存在问题的基础上,提出了基于支持向量机的在线交通流混沌快速实时识别方法,简介了该方法的原理和实现该方法的系统结构。重点讨论了特征向量的提取和两种支持向量机实现在线识别的算法,给出了仿真试验结果,说明了方法的可行性与正确性。2、研究了高速公路交通流匝道混沌控制原理。在对本混沌控制对象“一个入口匝道高速公路区段”描述的基础上,提出了选用红灯时间作为控制变量的高速公路匝道混沌控制原理。3、研究了高速公路匝道延迟反馈模糊混沌控制问题。综合延迟反馈控制和模糊控制的优点,提出高速公路延迟反馈模糊混沌控制方法;设计了将不稳定周期运动转化为周期运动作为控制目标,将密度延迟偏差e和△e作为输入的延迟反馈模糊混沌控制器;分别采用Mamdani型、T-S型模糊控制器研究;采用遗传算法对控制器参数进行优化;仿真试验表明了该混沌控制方法的有效性。4、研究了高速公路匝道状态延迟反馈模糊混沌控制问题。综合延迟反馈控制和模糊控制的优点,提出了高速公路状态延迟反馈模糊混沌控制方法;设计了密度、上游流量作为输入的模糊混沌控制器;分别采用Mamdani型、T-S型模糊控制器进行研究;采用遗传算法对控制器参数进行优化;仿真试验表明了该混沌控制方法的有效性。5、研究了基于减法聚类的高速公路混沌系统模糊神经网络控制方法。提出通过数据挖掘技术建立交通流混沌控制器知识库的思想,设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入的T-S模糊混沌控制器。采用减法聚类确定控制器结构提取模糊规则、控制器初始参数;采用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化;结合遗传算法就聚类半径进行综合优化。仿真试验表明了该混沌控制方法的有效性。