基于神經網絡實現的交叉口可變相序公交優先模糊邏輯控制

針對城市交通信號控制及公交優先問題,提出了一種交叉口自適應可變相序的多相位控制算法,利用多層BP神經網絡實現了公交優先的交通信號多層模糊控制.仿真結果表明,與定時公交優先控制模型相比,模糊神經網絡控制器能有效地減少公交車輛延誤,具有較強的學習和泛化能力,可用于未來的信號控制系統中.

作 者： 許倫輝 李民生 Xu Lunhui Li Mingsheng   作者單位： 許倫輝,Xu Lunhui(華南理工大學交通學院,廣東,廣州,510640)

李民生,Li Mingsheng(華南理工大學交通學院,廣東,廣州,510640;江西理工大學信息工程學院,江西,贛州,341000) 

刊 名： 現代交通技術  英文刊名： MODERN TRANSPORTATION TECHNOLOGY  年，卷(期)： 2009 6(3)  分類號： U491.1  關鍵詞： 交通控制   模糊控制   神經網絡   公交優先   traffic control   fuzzy control   neutral network   bu-priority  

【基于神經網絡實現的交叉口可變相序公交優先模糊邏輯控制】相關文章：

開放邏輯中基于一優先序的R-重構04-29

交叉口公交優先技術現狀與問題04-28

基于模糊邏輯的交通信號控制與仿真研究04-26

基于模糊邏輯系統的轉子振動控制方法研究04-29

基于模糊邏輯的組合導引律04-28

運動干涉檢測的模糊邏輯控制04-26

單個交叉口信號配時的模糊控制04-26

基于補償神經網絡的模糊飛機剎車控制系統研究04-30

基于BRT優先的交叉口信號優化設計研究04-28

基于模糊神經網絡的目標識別04-29