ВЫБОР ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО СРЕДСТВА ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

Бабаев А.Б., Хыдыров Р.Б.

Бабаев Аннагулы Бердимухаммедович – преподаватель,

кафедра общих технических предметов;

Хыдыров Ровшен Батыр оглы – преподаватель,

кафедра эксплуатации автомобильного транспорта,

Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций Туркменистана,

г. Ашхабад, Туркменистан

Аннотация: постоянность времени зеленого и красного светa в обычном светофоре при условиях нестабильности и многообразия транспортного потока создает определенные трудности в движении автомобилей и вызывает постоянные пробки на дорогах. Таким образом, использование светофорa с нечеткими моделями может помочь предотвратить возникновение таких ситуаций. Эта работа направлена на построение нечетких моделей светофора и на выбор автоматизированной системы регулирования транспортного потока.

Ключевые слова: транспортные потоки, регулирования транспортного потока, перекресток, светофор, компьютерное моделирование, алгоритм, модель, нечеткая логика.

CHOICE OF INTELLECTUAL TOOLS FOR REGULATION OF TRAFFIC STREAMS

Babayev A.B., Hydyrov R.B.

Babayev Annaguly Berdimuhammedovich – Teacher,

DEPARTMENT OF GENERAL TECHNICAL SUBJECTS;

Hydyrov Rovshen Batyr ogly – Teacher,

DEPARTMENT OF USAGE OF AUTOMOBILE TRANSPORT,

INSTITUTE OF ENGINEERING-TECHNICAL AND TRANSPORT COMMUNICATIONS OF TURKMENISTAN,

ASHGABAT, TURKMENISTAN

Abstract: the time constancy of green and red lights in a common traffic light under conditions of instability and the variety of traffic flow creates certain difficulties in the movement of cars and causes constant traffic jams on the roads. Thus, the use of traffic lights with fuzzy models could help prevent the occurrence of such situations. This work is aimed at building a fuzzy traffic light model and choosing an automated traffic flow control system.

Keywords: traffic flows, traffic flow regulation, crossroads, traffic lights, computer modeling, algorithm, model, fuzzy logic.

Список литературы / References

Гасников А.В., Кленов С.Л., Нурминский Е.А., Холодов Я.А., Шамрай Н.Б. Введение в математическое моделирование транспортных потоков: учеб. пособие. М.: МФТИ, 2010.
Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: пер. с англ. М.: Мир, 1978.
Martin McNeill F., Thro Ellen. Fuzzy Logic. A Practical Approach Boston: Academic Press, 1994.
Fuzzy logic model. [Электронный ресурс], 2021. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.mathworks.com/products/fuzzy-logic.html/ (дата обращения: 01.04.2022).
Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ. Петербург, 2005.
Деменков Н.П. Нечеткое управление в технических системах: учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005.

Ссылка для цитирования данной статьи

Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Бабаев А.Б., Хыдыров Р.Б. ВЫБОР ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО СРЕДСТВА ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ// Вестник науки и образования № 4 (124), 2022 [Электронный ресурс]. URL:https://scientificjournal.ru/images/PDF/2022/124/vybor-intellektualnogo-.pdf

Печатная версия. Бабаев А.Б., Хыдыров Р.Б. ВЫБОР ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО СРЕДСТВА ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ// Вестник науки и образования № 4 (124), 2022, C. {см. журнал}.