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城市交通流协调模糊控制模型

发布时间:2017-11-20 19:21

  本文关键词:城市交通流协调模糊控制模型


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【摘要】:针对交通路口拥堵问题,提出基于神经网络与协调模糊控制相结合的数学模型。该模型首先通过BP神经网络输出各种路况信息,然后将这些信息以模糊隶属函数表示,进而通过模糊推理控制规则推导出控制策略。与已有模型相比,该模型采用OBD设备,能够实时捕捉车辆信息,而且考虑较多的路况信息,更符合实际情况。仿真结果表明,该模型能通过动态分配信号灯时间,有效降低交通路口拥堵风险。
【作者单位】: 华东师范大学软件学院;杭州电子科技大学信息工程学院;
【基金】:浙江省自然科学基金(LY13F020046)
【分类号】:U491.54;TP273.4
【正文快照】: 城市拥堵一直是难以解决的热点问题,它不仅浪费市民出行的时间,还会加剧环境污染[1]。传统定时配置的交通信号灯系统,只能通过历史数据和数学模型设置时间参数进行控制,不能很好地依据当前路况进行实时控制。近年来,国内外学者对交通信号灯的智能动态控制进行了研究。谭惠丽等

【参考文献】

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本文编号:1208243

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