红绿灯交通系统软件需求规格说明指导书.doc

红绿灯交通系统软件需求规格说明书
一． 简明概述
公交调度优化系统是在建立了优化算法模型基础之上,经过对信号灯自动控制来实现对交通网络最优化调度。系统以pc机为系统开发平台,并配以对应接口电路。该系统可分为室外接收和室内控制两部分，其中室内部分为关键部分。
室内算法关键思想是接收各个车流检测器反馈回来车流量信息，提供最优化调度算法，依据控制中心计算出来结果，来控制各个终端信号灯，已达成最优化调度目标。
二． 使用事件模型
1． 使用者：城市交通管理员
本软件是针对城市交通管理员设计，城市交通管理员是这个软件使用者，她经过此软件为各个路口设置参数，使系统能够依据输入参数实时地对各路口交通进行调度；能够随时掌握现在交通具体情况；而且能够对这一天交通情况作出总结作为该路口历史统计供以后参考。
2． 使用事件概述：
（1）输入参数
因为每个路口最短和最长绿灯时间是依据这个路口具体情况而定。具体教授规则是这么：在交通流较小时,绿灯开放时间较短;在交通流较大时,绿灯开放时间较长。显然这是一条模糊规则,较小较大是一个模糊概念。同时,绿灯开放时间T也有一个范围限制。
其一,它必需许可交通流能够经过路口。因为交通流包含机动车流、自行车流、人流,而其中人步行速度最慢,所以,最短绿灯开放时间应该是:
Tmin=(此方向路口长度/步行速度)+宽限值
其中,宽限值为2秒,此方向路口长度因随红绿灯所在路口不一样而不一样。所以,Tmin必需作为本系统输入值。
其二,必需考虑司机和行人心理承受能力。这种承受能力也随红绿灯所在地域不一样而不一样。如交通拥挤大城市,最长绿灯开放时间Tmax常常是90秒;而在交通不拥挤中小城市,最长绿灯开放时间常常是50秒左右。所以,Tmax也必需作为本系统输入值。
另外还应输入该路口历史上最大交通流量和最小交通流量，和历史上比较集中车流量值。而交通管理员工作就是依据路口实际情况输入这多个信息量，作为该路口交通调度参考值，从而能依据每个路口具体情况对交通进行最优化调度。
（2）查询每个路口每个相位交通情况
每个路口交通情况是城市交通管理员最关心问题，我们期望我们软件能向管理员反应出这个信息。这个操作是由管理员提出查询请求实现。
（3）总结本日交通情况
因为历史交通情况能给我们提供很多借鉴，比如以后重新输入参数参考。所以我们认为每日让系统总结一下本日交通情况是十分有必需而且是十分必需。
3． 使用事件具体描述
（1）输入参数
当经历了一段很长时间以后路口参数可能全部发生了很大改变，以致于不能正确满足这个路口调度需要，错误参数可能还会影响系统对交通调度。所以系统许可管理员对参数进行修改，而且到一定时候系统还会提醒管理员对参数进行修改。输入参数将对系统性能有很大影响。
当用户向系统提出更新参数请求时，系统将要求用户输入权限密码，因为修改参数将对交通造成很大影响。假如错误输入将造成交通混乱。然后系统将查看现在时间，假如时间在早上7：00到晚上9：00之间则提醒管理员，现在交通处于流通情况所以此时修改参数可能还会带来部分负面影响，所以我们要求只能在早上7：00以前和晚上9：00以后才能进行参数修改。
输入具体参数包含：该路口最长绿灯时间和最短绿灯时间，这对于每个路口来说是固定；该路口在过去一段时间里最大车流量和最小车流量，还有历史上车流量较集中值。
（2）查询路口交通情况
当管理员想了解目前各路口各相位交通情况时，能够向系统提出查询要求，这时系统会向管理员提供指定路口和相位多种信息，包含：
现在该相位车流量
迄今为止最大车流量
迄今为止最小车流量
非通行相位红灯剩下时间
通行相位绿灯剩下时间
（3）总结
系统能够对天天交通情况进行总结。得出总结信息能够供以后输入参数时作参考。
该事件有管理员向系统发出“总结”要求，系统响应该请求后将给出以下总结信息：
路口1
相位1
本日最大车流量：
本日最小车流量：
本日车流集中量：
相位２
本日最大车流量：
本日最小车流量：
本日车流集中量：
．
．
．
路口２
相位1
本日最大车流量：
本日最小车流量：
本日车流集中量：
相位２
本日最大车流量：
本日最小车流量：
本日车流集中量：
．
．
．
并能够需求进行打印。
三． 界面描述
图1：欢迎界面
欢迎使用智能公交调度系统，假如这是您第一次使用提议进入教程
你要进入教程吗？

是，我要学习
不，我已经学会了，不要再提醒我了

退出
下一步

图2

智能公交调度系统

？

总结汇报
查询
录入更新

图3

管理员密码:（第一次使用，密码为：000000）

******

图4

假如您需要重新设置本系统请点击下面按钮，（第一次使用推荐，路口更换推荐）：

点击下面按钮会能够重新设置部分系统参数（包含密码和更新时间）

数据更新

系统参数设定

图5

下面是本系统正在间空中三个路口照片，若要更新她们参数请单击更改：
（推荐：六个月更新一次，遇道路改建等特殊情况也需要更新，请立即更新）

路口一 路口二 路口三

更改
更改
更改

有红绿灯标志是我们监控中路口。

图6
$路口名$
历史最大车流量 历史最小车流量

最长绿灯时间： 最短绿灯时间 ：

相位号：

取消

路口说明

确定

输入历史最大/小车流量在0-99辆/s
注：8个圆为8个相位，从1到8号
图7
系统设置

更改密码

更改提醒更新时间

取消

确 定

图8

新密码：

再次输入：

确定

图9

提醒更新时间： 请在每隔 年 月提醒我一次。

确 定

图10

交通实时情况

路口说明（参见图6）
路口图片

下拉选择菜单(选择路口)

下拉选择菜单(选择相位)

下拉菜单中选择要查询路口，同时调入该路口相关信息
路口图片调入预设路口照片

图11

总结打印

导出转储

（图片）
打印

（图片）

图12

报表时间：

从 年 月

到 年 月

打印机预览

退出
开始

打印功效则调用打印机，打印要求打印时间之类全部报表

图13

报表时间

从 年 月至

年 月止

存放路径

转储图片

C:\
浏览

结束
开始

选择储存则将报表文件导入到对应储存设备中

图14 error information windows

（错误内容）

错误内容1.密码错误， 请确定是否按到大写锁定键，并重新检验你密码。
2.超出范围，请输入正确范围
3、错误格式，只能使用数字，英文字母及符号

初步设计彩图

三个路口图

路口1 路口2

路口3

功效和使用步骤：

1、 首先我们开启智能系统后，进入欢迎界面。然后系统提醒是否要进入教程，假如要进入教程，选择“是，……”然后按下一步，系统将调出帮助文件；若不需要，选择“不，……”则以后不再提醒。

2、 然后进入我们主界面，能够选择三个功效。“录入更新”、“查询”、“打印总结”
(1)录入更新：点击录入更新后，出于安全保密标准，我们需要验证更改系统参数人身份，预防有些人恶意破坏。

A.管理员密码：第一次使用初始密码为“000000”密码为六位，能够为数字，英文字母，常见符号。
i. 密码错误，提醒，退回到上一步，累计三次输入错误就退出
ii. 密码正确，成功登陆

B.进入设置页面，有两个选项：“数据更新”，“系统参数设定”

i. 数据更新，有对应说明在按钮上方。点击进入，选择需要修改路口后进入更新界面
(i) 更新界面，要求输入，历史最大/最小车流量，路口说明，下一步，相关键算法算出最长最短绿灯时间，最终由用户确定

ii.系统参数设定，系统参数包含更新时间，口令更改
(i)更新时间，确定提醒以后，将在用户指定时间提醒用户进行更新，默认值为六个月。
(ii)密码更改，密码为六位，能够为数字，英文字母，常见符号。需要确定两次，确定两次输入密码一致后修改成功。

(2)查询，进入查询界面后，选择你要查看路口后，将会调出路口图片，说明，目前情况等路口基础信息。这个界面是只读。

(3)、总结和打印，进入总结和打印界面后，（安装打印机后才能够使用打印功效）
A、打印：填写要打印年份，调入资料，调用打印机，打印
B、导出转储：填写要转储年份，和储存路径

四． 问题定义域模型
该软件采取面向对象程序设计方法，分为四个对象：
总体参数传输情况见下图：
路口：计算NC，GN，OV等参数值，然后传输给隶属表；
隶属表：利用NC，GN，OV和上一次GL，RL查表得出GN，NC，GL（非通行相位）或OV，NC，RL（通行相位）各自等级，然后传输给控制表；
依据相位情况表反馈回来现在通行相位，结合现在交通情况（车队长度）动态决定绿灯延长时间GL和RL；
控制表：得到各参数等级后，查表得到各相位紧迫度，选出最大紧迫度相位后，通知相位情况表；
相位情况表：记载现在8相位通行状态，并通知隶属表，开始调度计算绿灯时间算法。

路口

NC，OV，GN
控制表

隶属表
现在通行相位
各参数等级
相位情况表

现在紧迫度最大相位

各对象具体说明以下：

对象一：路口
在一个交通路口，假设设有导流槽，则右转车流可随时经过交通路口，不会对其它方向车流造成影响，这么在控制中就能够不考虑右转车流。所需考虑交通流共有八个方向，组成八个互不影响交通流相位，图1所表示。任何时刻，八个相位中最少有一相处于通行状态。而其它七个相位全部处于非通行状态。所以这类可再划分成两个特殊类：一个是通行相位类，这类只有一个对象；还有一个是非通行相位类，这类有七个对象，即七个非通行相位
本部分既是各路口八个相位接收由路口对应检测器发往控制中心值，并由此计算出对交通路口交通情况实现模糊控制各自必需参数值，其中包含GN，NC，OV等。

1．通常类属性：
（1）目前输入值：即从各路口检测器发过来至现在为止车辆流量信息，以辆为单位。具体说，比如在一个十字路口，分别在四个路段装上两台检测器，统称为A和B，A是停车线处检测器，B是距离停车线后一定距离检测器，前后相隔100米，检测器统计是当日至现在为止一共经过它车辆数。则由前后两个检测器值便可基础得到此路段车流量信息，并由此影射出车队长度，此为我们实现控制必需参数GN。
（2）上次A检测器统计值：即上一次检测器A输入值。依据目前A输入值和这个A上次输入车辆值得到在这次绿灯延迟时间内相位未变换之前通行相位共驶出车辆数。此为计算车辆驶出率OV所必需。
（3）NC：下游路段拥挤程度。因为下游路段车流拥挤情况会直接影响上游路口通车情况，假如下游路段交通比较拥挤时，即使上游路段交通情况良好，我们也有可能不会调度此相位车辆运行，因为对上游路段调度将会对下游路段交通带来更大压力，可能造成下游路段交通严重堵塞，所以在对城市交通网络进行全局调度过程中必需考虑问题，这也是我们实现城市交通全局调度关键。这和上下两个路口各路段GN值相关。具体计算方案见后面相关NC说明。

2．特殊类一：非通行相位
除了继承上面属性以外，它还有以下多个属性值：
（1）GN：路口已抵达车辆数。这是对非通行相位而言。依据距停车线一定距离（100m）之间车辆数来反应此时车流量和拥挤情况。
（2）RL：红灯连续时间。这是对非通行相位而言。非通行相位红灯连续时间和通行相位绿灯延长时间相对应，在司机最长等候时间（绿灯最大延长时间）之内，经过合适延长红灯时间来缓解、平衡交通情况。

3．特殊类二：通行相位
除了继承通常类属性之外，它还有以下属性值：
（1）OV：车辆驶出率。在单位绿灯延长时间内驶出停车线车辆数和时间比值。
（2）GL：绿灯延长时间。这是对通行相位而言，通行相位绿灯延长时间和非通行相位红灯连续时间相对应，在绿灯最大延长时间（司机最长等候时间）之内，经过合适延长绿灯时间来缓解、平衡交通情况。

4．操作：
依据检测器输入值，我们进行以下一系列操作，以得到系统所期望原因值：
1．依据算法计算绿灯延长时间，当GL大于或等于绿灯最大延长时间Gimax，准备将绿灯转到下一相位。因为汽车经过最短时间定为15秒，则绿灯最短延长时间也为15秒，在此基础上绿灯时间为15秒整数倍。而且此算法需要和现在通行相位交通情况亲密联络，以做出合适调整。所以为做出更精密控制，则要求本对象每隔15秒向“各单位隶属表”发送一次值，包含各非通行相位路口已抵达车辆数GN，通行相位车辆驶出率OV，和下游路段拥挤程度NC值时，于是每隔15秒开启路口信息表类内服务，服务过程以下：
（1） 请求检测器送入各路段检测器值，记入表中；
（2） 依据计算公式算出NC，非通行相位GN，通行相位OV；
（3） 将计算结果送还消息起源“各单位隶属表”。

5． 补充说明：
（1）类图
路口
属性：目前输入值 即各路口两检测器A和B在某时刻值，单位（辆）
上次A检测器值 即各路口停车线旁检测器在最近一次所检测到值，单位（辆）
NC 即下游路段拥挤程度，依据交通地形不一样其计算方法也不一样
详见数据字典，单位（辆）
服务： 请求检测器输入值
计算 GN 各路段排队车辆数，以（辆）为单位，
NC 下游拥挤程度
每隔15秒向“单位隶属表”送值

非通行相位
特殊属性：GN 各路段排队车辆数（辆）
RL 红灯连续时间（秒）
服务： 无特殊服务

通行相位
特殊属性： GL 绿灯延续时间（秒）
OV 车辆驶出率
特殊服务： 计算车辆驶出率OV

（2）路口信息表：

路口
检测器A值 TA （辆）
检测器B值 TB （辆）
TA1 目前值
TA2 历史值
a

b

c

d

e

f

g

h

（3）数据字典
检测器A 设置在靠近各路口停车线旁一检测器，用于测定在当日至此时刻为止经过停车线总车辆数；

检测器B 设置在距各路口停车线100米处一检测器，用于测定在当日至此时刻为止经过此检测器总车辆数；

TA1 在目前时刻各路口靠近停车线检测器A送入值；

TA2 上次检测器A送入值；

TB 在目前时刻个路口距停车线100米检测器B送入值；

GN 路口已抵达车辆数。这是对非通行相位而言。依据距停车线一定距离（100m）之间车辆数来反应此时车流量和拥挤情况。实际计算公式为：
GN=TA—TB；

GL 绿灯延长时间。这是对通行相位而言，通行相位绿灯延长时间和非通行相位红灯连续时间相对应，在绿灯最大延长时间（司机最长等候时间）之内，经过合适延长绿灯时间来缓解、平衡交通情况。此值由“各单位隶属表”计算得到；

RL 红灯连续时间。这是对非通行相位而言。非通行相位红灯连续时间和通行相位绿灯延长时间相对应，在司机最长等候时间（绿灯最大延长时间）之内，经过合适延长红灯时间来缓解、平衡交通情况。此值由“各单位隶属表”计算得到；

OV 车辆驶出率。在单位绿灯延长时间内驶出停车线车辆数和时间比值。
计算公式为：
OV=（TA1—TA2）/单位绿灯延长时间；
这里单位绿灯延长时间即发信息时间间隔15秒；

NC 下游路段拥挤程度。因为下游路段车流拥挤情况会直接影响上游路口通车情况，所以必需考虑在内。这和上下两个路口各路段GN值相关。不一样交通地形有不一样NC计算公式：
1． 两个十字路口
NC=(GNa+GNb+GNc+GNe+GNf+GNg)/3

2. 一个十字路口，一个丁字路口
NC=（GNa+GNb+GNc）/3+(GNe+GNf)/2
或 NC=（GNa+GNb+GNc）/3+(GNe+GNg)/2

3．单个十字路口
很显著，此时 NC=0 ；

各单位隶属表 独立于本对象另一对象，关键是依据各原因模糊隶属表得到其各自等级和计算通行相位绿灯延长时间GL，详见下一部分；

对象二：相位情况表
1． 相位情况表具体描述：
交通路口车流共分三股：直行，左转和右转，分别停在不一样车道。假设交通路口设有导流槽，右转车流可随时经过交通路口，不会对其它方向车流造成影响，这么我们在控制中就能够不用考虑右转车流。所需考虑交通流就有8种情况组成8个互不影响交通流相位（以下图所表示），任何时刻，8个相位中最少有一个相位处于通行状态。当8个相位中任何一个相位拥有通行权时，称其为关键相位。

「a」相位1 「b」相位2 「c」相位3 「d」相位4

「e」相位5 「f」相位6 「g」相位7 「h」相位8

2． 相位情况表参数：
相位紧迫度UT——该对象将只含一个名叫相位紧迫度参数，该参数用以描述每个路口各个相位紧迫程度，用决定调度这个路口上哪个相位进行通行，给予这个相位以通行权。
3． 相位操作：
该相位操作有：（1）接收各个相位紧迫度；
（2）选出其中紧迫度最高相位给予其通行权；
4． 相位情况表封装：

类名：相位情况表
属性：相位紧迫度

操作：1.接收各个相位紧迫度；
2.选出其中紧迫度最高相位给予其通行权，并返回相位号；

5．相位情况表和其它对象合作：

每个路口各相位 最紧迫相位号
紧迫度UT i

对象三. 隶属表
1．理论分析
交通流（关键指机动车辆）多少CAR分成7个模糊子集集,分别为很多、多、较多、通常、少、较少、极少,对应于取值CAR[0]至CAR[6];将绿灯开放时间T也分为7个模糊子集,分别为很长、长、较长、通常、少、较少、极少,对应于取值T[0]至T[6]。此时,教授规则为 FCAR=CAR[I],THENT=T[I](I=0,…,6)
　那么,怎样确定检测到车辆数对应于7个模糊子集隶属度呢?首先,因为红绿灯所在路口不一样,某方向上车道数也不一样,有2车道,3车道,4车道,所以所谓车辆数仅指一个车道上车辆数,其二,“机动车流很多”指机动车流达成或超出此路口该方向最大经过数CARmax:CARmax=Tmax×最大经过能力其中,最大经过能力是每秒能够经过最大车辆数,通常为0.5辆/秒。而“机动车流极少”指机动车流小于或等于此路口该方向上Tmin内最大经过数CARmin:CARmin=Tmin×最大经过能力然后,将这“很多”和“极少”间等长地分为六段,将中间各分割点分别记为C[I](I=0,…,6),其中C[0]=CARmax,C[6]=CARmin。所以,论域上各元素隶属于这7个模糊子集隶属度如表1所表示:
表1
Tabel 1

C[0]
C[1]
C[2]
C[3]
C[4]
C[5]
C[6]
CAR[0]
1
0.75
0.25
0
0
0
0
CAR[1]
0.75
1
0.75
0.25
0
0
0
CAR[2]
0.25
0.75
1
0.75
0.25
0
0
CAR[3]
0
0.25
0.75
1
0.75
0.25
0
CAR[4]
0
0
0.25
0.75
1
0.75
0.25
CAR[5]
0
0
0
0.25
0.75
1
0.75
CAR[6]
0
0
0
0
0.25
0.75
1
对应地,将绿灯开放时间T在Tmax和Tmin间等长地分为六段,将中间各分割点分别记为VT[I](I=0,…,6),其中VT[0]=Tmax,VT[6]=Tmin。所以,论域上各元素隶度于这7个模糊子集隶属度如表2所表示:

表2
Tabel 2

VT[0]
VT[1]
VT[2]
VT[3]
VT[4]
VT[5]
VT[6]
T[0]
1
0.6
0.3
0
0
0
0
T[1]
0.6
1
0.6
0.3
0
0
0
T[2]
0.3
0.6
1
0.6
0.3
0
0
T[3]
0
0.3
0.6
1
0.6
0.3
0
T[4]
0
0
0.3
0.6
1
0.6
0.3
T[5]
0
0
0
0.3
0.6
1
0.6
T[6]
0
0
0
0
0.3
0.6
1

2．具体实施
由模糊控制器观察到全部相位交通情况，即目前非通行相位以抵达车辆数（GN），红灯连续时间（RL），下游路段拥挤程度（NC），和目前通行相位绿灯延长时间（UT），车辆驶出率（OV）和下游路段拥挤程度（NC）来确定该相位对各原因评价关系矩阵R。
（1）．对于非通行相位，为方便描述，以下仅仅描述了一个相位关系矩阵R判别方法，其它6个相位相同。
步骤一，确定路口已抵达车辆数GN隶属度。由该相位以抵达车辆数（GN）确定CAR[I]，进而又在Table1中找到C[I]中最大，从而确定GN隶属度。
步骤二，确定红灯连续时间RL隶属度。由该相位红灯连续时间（RL）确定T[I]，进而又由Tabel2中找到VT[I]中最大，从而确定RL隶属度。
步骤三，确定下游路段拥挤程度NC隶属度。由该相位下游路段抵达车辆数（GN）确定CAR[I]，进而又在Table1中找到C[I]中最大，从而确定NC隶属度。
步骤四，确定该相位关系矩阵R。得到三行组成R三行。
（2）．对于通行相位，
步骤一，确定车辆驶出率OV隶属度。由该相位驶出车辆数确定CAR[I]，进而又在Table1中找到C[I]中最大，从而确定OV隶属度。
步骤二，确定绿灯延长时间GL隶属度。由该相位绿灯延长时间GL确定T[I]，进而又由Tabel2中找到VT[I]中最大，从而确定GL隶属度。
步骤三，确定下游路段拥挤程度NC隶属度。由该相位下游路段抵达车辆数（GN）确定CAR[I]，进而又在Table1中找到C[I]中最大，从而确定NC隶属度。
步骤四，确定该相位关系矩阵R。得到三行组成R三行。

3．对象之间参数传输。
对象二选择了紧迫度最大相位后，将给予其通行权，此时依据以下算法决定该通行相位实际绿灯开放时间。
单个交叉口红绿灯模糊控制：
对单个交叉口而言，当交通需求较小时，信号周期则应短部分，但通常不能少于Ｐ×15秒（Ｐ为相位数）以免某一方向绿灯时间小于15秒使车辆来不及经过路口影响交通安全；当交通需求较大时，信号周期则应长部分，但通常不能超出120秒，不然某一方向红灯时间将超出60秒，驾驶员心理上不能忍受。当交通需求很小时，通常按最小周期运行；当交通需求很大时，只能按最大周期控制，此时，车辆堵塞现象已不可避免。依据教授经验，单个交叉路口模糊控制算法可描述为：
①步骤１　从相位ｉ开始，分别指定各相位最大绿灯时间；
②步骤２　先给该相位以最短绿灯时间，＝ΔＧ＝15秒；
③步骤３　在ΔＧ内测得放行车道上交通需求，设其为；
④步骤４　若小于某一给定值ｒ或累积绿灯时间，则将绿灯转到下一相位，回到步骤２，不然继续；
⑤步骤５　依据值大小来确定绿灯延长时间ΔＧ，若小，则少许延长绿灯时间，若大，则大量延长绿灯时间。由此建立模糊控制规则。设延长绿灯时间为ΔＧ，若＋ΔＧ≥，则ΔＧ＝；不然该相位绿灯时间为＋ΔＧ，回到步骤３。算法中交通需求通常见两种方法描述，一是用交叉口停止线前排队长度即停止线前相隔一定距离（通常为80至100ｍ）两检测器之间车辆数来表示交通需求；另一个方法是：当拥有率不低于某一基准拥有率时，用拥有率表示交通需求；当拥有率小于某一基准拥有率且交通量不低于某一基准交通量，则用交通量表示交通需求。检测器在指定时间内（通常为５分钟）测得计数值（方波数）为交通量；检测器在指定时间内（通常为５分钟）测得方波宽度总和和该时间值比为拥有率。用队长来表示交通需求可用下述方法建立模糊控制规则。将测得队长ｌ可看作模糊变量，其论域为：Ｌ＝｛９，１１，１３，１５，１７，１９，21｝，取７个语言值：（很长），（长），（较长），（中等），（较短），（短），（很短）。绿灯追加时间ΔＧ一样看作模糊变量，其论域为：Γ＝｛15，30，4５，60，75，90，105｝，取７个语言值：（很多），（多），（较多），（适中），（较少），（少），（极少）。依据人控制经验通常可总结出下列７条控制规则，若,则,i＝１,…,７。依据模糊理论知道，一个完整语言控制策略是由很多不一样语言控制策略所组成。由７条语言控制策略可组成单输入单输出语言控制策略，每条控制策略可用模糊关系矩阵表示。
在利用此原理中，由Table1决定L（i），对应得出G(i)，这里假定最短绿灯时间为15秒，最长绿灯时间为司机能够忍耐时间，假定为90秒，由此确定出对应绿灯延长时间。发送给控制器以产生了该相位调度。

对象四．主次相位决定表

输入：路口已抵达车辆数GN/车辆使出率OV, 红灯连续时间RL/绿灯延长时间GL,下游路段拥挤程度NC
输出：相位紧迫度，并依据紧迫程度推导出主次相位。

以下即为各元素隶属度表：

表1： 车辆数 GN

C[0]
C[1]
C[2]
C[3]
C[4]
C[5]
C[6]
CAR[0]
1
0.75
0.25
0
0
0
0
CAR[1]
0.75
1
0.75
0.25
0
0
0
CAR[2]
0.25
0.75
1
0.75
0.25
0
0
CAR[3]
0
0.25
0.75
1
0.75
0.25
0
CAR[4]
0
0
0.25
0.75
1
0.75
0.25
CAR[5]
0
0
0
0.25
0.75
1
0.75
CAR[6]
0
0
0
0
0.25
0.75
1

表2： 绿灯开放时间RL

VT[0]
VT[1]
VT[2]
VT[3]
VT[4]
VT[5]
VT[6]
T[0]
1
0.6
0.3
0
0
0
0
T[1]
0.6
1
0.6
0.3
0
0
0
T[2]
0.3
0.6
1
0.6
0.3
0
0
T[3]
0
0.3
0.6
1
0.6
0.3
0
T[4]
0
0
0.3
0.6
1
0.6
0.3
T[5]
0
0
0
0.3
0.6
1
0.6
T[6]
0
0
0
0
0.3
0.6
1

表3： 下游路段拥挤程度NC

N[0]
N[1]
N[2]
N[3]
N[4]
N[5]
N[6]
NC[0]
1
0.75
0.25
0
0
0
0
NC[1]
0.75
1
0.75
0.25
0
0
0
NC[2]
0.25
0.75
1
0.75
0.25
0
0
NC[3]
0
0.25
0.75
1
0.75
0.25
0
NC[4]
0
0
0.25
0.75
1
0.75
0.25
NC[5]
0
0
0
0.25
0.75
1
0.75
NC[6]
0
0
0
0
0.25
0.75
1

由部分相位模糊规则得:
一旦事件2发出消息,给出一组CAR[ｉ],T[ｉ],NC[ｉ]值,即可从上述3个表格中选出对应三个数组,然后按次序将它们组成一个7*3矩阵a,将此矩阵和矩阵b[1/3 1/3 1/3]相乘,于是得出一个7*1矩阵c,最终依据所得结果矩阵c中最大值c[ｉ](即对任意j,有c[ｉ]≥c[j], ｉ,j∈{0,1,…,6})推导出紧迫度。{附:因为矩阵特殊性,显然最终结果矩阵c中每一个元素全部是由矩阵a中相对应每一列中全部元素之和1/3,最终就看结果中谁最大就对应怎样紧迫程度.}

以下是结果矩阵中对应第几位元素最大所对应紧迫程度:

当ｉ=0时，表示很紧迫；
当ｉ=1时，表示紧迫；
当ｉ=2时，表示较紧迫；
当ｉ=3时，表示通常紧迫；
当ｉ=4时，表示较不紧迫；
当ｉ=5时，表示不紧迫；
当ｉ=6时，表示很不紧迫。

紧迫度

ｉ=0
很紧迫 ｉ=6很不紧迫

ｉ=1 紧迫 ｉ=5不紧迫

ｉ=2较紧迫
ｉ=4较不紧迫

ｉ=3通常紧迫

此次分析为了结果清楚可见，本应一一列举出每种可能情况结果矩阵,并给出各自紧迫程度,方便用户对照分析,然而实际上假如要全部一一列举出全部结果话,则共有73组结果，这么一来未免显得太过繁琐,不太现实.这里就简单列举了一部分,其它用户也能够很轻易推导出来

CAR[0]

T[0]

NC[0]
[3 2.1 0.8 0 0 0 0]/3 很紧迫
NC[1]
[2.75 2.35 1.3 0.25 0 0 0]/3 很紧迫
NC[2]
[2.25 2.1 1.55 0.75 0.25 0 0]]3 很紧迫
NC[3]
[2 1.6 1.3 1 0.75 0.25 0]/3 很紧迫
NC[4]
[2 1.35 0.8 0.75 1 0.75 0.25]/3 很紧迫
NC[5]
[2 1.35 0.55 0.25 0.75 1 0.75]/3 很紧迫
NC[6]
[2 1.35 0.55 0 0.25 0.75 1]/3 很紧迫
T[1]
NC[0]
[2.6 2.5 1.1 0.3 0 0 0]/3 很紧迫
NC[1]
[2.35 2.75 1.6 0.55 0 0 0]/3 紧迫
NC[2]
[1.85 2.5 1.85 1.05 0.25 0 0]/3 紧迫
NC[3]
[1.6 2.0 1.6 1.3 0.75 0.25 0]/3 紧迫
NC[4]
[1.6 1.75 1.1 1.05 1 0.75 0.25]/3 紧迫
NC[5]
[1.6 1.75 0.85 0.55 0.75 1 0.75]/3 紧迫
NC[6]
[1.6 1.75 0.85 0.3 0.25 0.75 1]/3 紧迫
T[2]
NC[0]
[2.3 2.05 1.5 1 0.6 0.3 0]/3