Yıl:2017   Cilt: 3   Sayı: 2   Alan: Mühendislik Temel Alanı

  1. Anasayfa
  2. Makale Listesi
  3. ID: 26

Burcu ÇAĞLAR GENÇOSMAN

Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları İle Adaptif Trafik Sinyal Kontrolü

Bu çalışmada sabit zamanlı sinyalizasyon sistemine sahip gerçek bir izole sinyalize kavşak ele alınmıştır. Kavşakta bulunan şeritlere yerleştirilen manyetik sensörler ile sisteme gelen araç sayıları anlık olarak veritabanına kaydedilmiştir. Tam trafik uyarmalı adaptif sinyalizasyon göz önünde bulundurularak, her faz için uygun adaptif yeşil süreleri bulmak için gerçek sistemden kavşağa gelen araç sayıları belirli bir zaman aralığı için gruplandırılmış ve sistemden toplanan diğer kavşak girdi parametreleri de kullanılarak simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Böylece her şerit için geliş adetlerini ve adaptif yeşil süreleri barındıran bir veritabanı oluşturulmuştur. Adaptif sinyal kontrol sistemi ile yeşil sürelerin tahmin edilmesinde, popüler Yapay Sinir Ağı (YSA) modellerinden olan Radyal Tabanlı Fonksiyon (RBF) ağları kullanılmıştır. RBF ağı gelişleri temsil eden bir girdi katmanı, yeşil süreleri temsil eden bir çıktı katmanı ve bir gizli katmandan oluşmaktadır. Belirli aralıklarda toplanan geliş adetlerini ve bu geliş adetlerine göre simülasyon ile belirlenen adaptif yeşil süreleri barındıran veritabanı eğitim ve test kümesine ayrılmıştır. Bu kümeler RBF ağının eğitiminde ve performans analizinde kullanılmıştır. RBF ağı ile tahmin edilen yeşil süreler simülasyon çıktıları ile karşılaştırılmış ve RBF ağının adaptif yeşil sürelerin tahmininde başarılı bir yöntem olduğu gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Adaptif trafik sinyal kontrolü, yapay sinir ağları, radyal tabanlı fonksiyon ağları, trafik simülasyonu


Adaptive Traffic Signal Control with Radial Basis Function Networks

In this study, a real-world isolated signalized intersection, which is controlled by the fixed-time signalization system, is considered. The numbers of arrivals are determined by the magnetic sensors embedded to lanes, and recorded to the database. In order to find the appropriate green time for each phase considering the adaptive traffic signal control system, the number of arrivals are grouped for a specific time interval, and simulations are performed using the arrivals and other information about vehicle movements gathered from the real world. Thus, the data set is constructed with arrivals and green times for each lane. One of the most popular artificial neural network (ANN) method; the Radial Basis Function (RBF) network is developed to predict the green times with adaptive traffic signal control system. The RBF network structure includes one hidden layer, four input neurons and four output neurons representing the arrivals and the green times for each lane respectively. The dataset, which consists of the data collected from the actual system for the specific time interval and the green times determined by the simulation, is divided into training and test sets. Then, these sets are used to analyze the performance of the RBF network. The estimated green times obtained by the RBF network is compared with the simulation outputs, and it is discovered that the RBF network is a successful method to predict adaptive green times.

Keywords: Adaptive traffic signal control, neural networks, radial basis function networks, traffic simulation


178