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Título: TRAFFIC CONTROL THROUGH FUZZY LOGIC AND NEURAL NETWORKS
Autor: ALEXANDRE ROBERTO RENTERIA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RICARDO TANSCHEIT - ADVISOR
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR

Nº do Conteudo: 2695
Catalogação:  17/06/2002 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2695@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2695@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2695

Resumo:
This work presents the use of fuzzy logic and neural networks in the development of a traffic signal controller - FUNNCON. The work consists of four main sections: study of traffic engineering fundamentals; definition of a methodology for evaluation of traffic controls; definition of the proposed controller model; and implementation on a case study using real data.The study of traffic engineering fundamentals considers definitions of terms,parameters used for traffic flow description, types of intersections and their traffic signals,commonly used traffic control systems and performance measures.In order to analyse the results provided by FUNNCON, a methodology for the evaluation of controllers is defined. The existing traffic simulators are investigated, in order to select the best one for the present study.The definition of the FUNNCON model includes a brief description of its modules.Thereafter each module is studied separately: the use of neural networks for future traffic prediction; the setup of a best scenario database using an optimizer; and the extraction of fuzzy rules from this database.In the case study, FUNNCON is implemented with real data supplied by CET-Rio from an intersection in Rio de Janeiro; its performance is compared with that of the existing controller.It can be observed that neural networks can present good results in the prediction of future traffic and that the fuzzy rules created from the best scenario database lead to an effective traffic control at the considered intersection. When compared with the system in operation, FUNNCON reveals itself much superior.

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