近年来，随着城市化进程的加速，城市交通问题日益凸显，尤其是在交通流量大、车辆密集的区域，交通控制的有效性直接影响着城市的运转效率和居民的出行体验。交通控制效果评价作为交通规划与管理的重要组成部分，其准确性和科学性对于提升交通控制策略至关重要。在众多评价方法中，遗传神经网络因其在模拟和优化方面的优势，在区域交通控制效果评价领域得到了越来越多的关注和应用。
遗传神经网络是遗传算法和神经网络技术结合的产物，具有强大的全局搜索能力。在基于遗传神经网络的区域交通控制效果评价中，首先需要建立一个评价模型，该模型通常采用多目标评价函数的形式。多目标评价函数的选择和建立是评价工作的核心和基础，它需要选取合适的评价指标，如停车次数、延误时间、排队长度等，这些指标能直观反映交通控制的成效。在选取指标时，必须考虑到指标的可比性和独立性，以及实际交通系统的具体情况。此外，调查和数据的收集也是必不可少的，它要求对区域内交通的运行状况进行详细调查，并针对无法直接观测到的评价指标进行运算和估算。
在评价体系中，为了充分反映区域交通控制的多维特性和复杂性，评价指标的选择不能仅限于平均值，还要考虑最大值和最小值，因为这些极端数据更能体现交通控制的极端情况，如交通拥堵或畅通状态下的性能表现。权重的设定对于各个指标的综合评价也至关重要，不同的权重直接影响最终评价结果的科学性和准确性。
遗传算法在优化计算方面具有独到的优势，它模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，使得种群逐渐向最优解进化。在基于遗传神经网络的区域交通控制效果评价中，遗传算法用于优化评价函数，减少评价误差，提升评价效果的准确性和可靠性。神经网络，尤其是BP（Back Propagation）神经网络，在处理非线性问题上具有很强的建模能力，它可以学习输入数据和输出数据之间的关系，并通过训练调整网络权重，使得模型能够准确预测或评估交通控制的效果。
在实际操作中，首先需要对现场交通运行状况进行详尽的调查和记录，包括交通信号灯数量、车辆排队长度、延误时间等关键数据。然后，根据调查得到的数据，采用适当的数据处理方法，如拥挤状态下车辆放行曲线等，对数据进行编码和处理。在数据处理之后，利用Visual C++等编程工具和VISSIM等仿真软件对交通信号灯控制策略进行模拟，并通过遗传算法优化评价函数，最终获得对区域交通控制效果的准确评价。
在具体建立基于遗传神经网络的区域交通控制效果评价模型时，需要综合考虑遗传算法和神经网络的特点和优势，通过现场调查收集数据，建立评价指标体系，确定各评价指标的权重，进而构建评价模型，并利用遗传算法优化模型参数。这一过程不仅要求评价者具备交通工程的专业知识，还要求熟练掌握编程和仿真软件的操作技能，以及对遗传算法和神经网络有深入的理解和应用能力。
基于遗传神经网络的区域交通控制效果评价是一个集数据收集、模型构建、算法优化与应用于一体的复杂系统工程。它的推广和应用有助于提升区域交通控制的科学性和有效性，进而为缓解城市交通压力、优化交通资源配置和提高城市运行效率提供有力的技术支持。随着智能交通系统的发展和深入，这一方法将在未来的交通管理实践中发挥越来越重要的作用。
