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基于优化模型与神经网络的交通信号实时控制系统的基本框架
| 题名： | 基于优化模型与神经网络的交通信号实时控制系统的基本框架 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 黄崇超 陈静 孙海英 |
| 作者单位： | 武汉大学数学与统计学院,湖北武汉,430072 |
| 关键词： | 交通管理 交通信号 交叉口 信号实时配时 神经网络 优化模型 |
| 摘要： | 本文将实时信号配时视为一个多输入、多输出的系统,输入为交叉口各车流的初始排队长度的车辆到达率,而输出则是各相位绿灯时间和周期时长.利用神经网络强大的非线性映射能力,通过三层BP网络来表达这一输入输出系统.特别地,我们建立了一个以路口交通流数据为已知参数,以配时参数为决策变量,而以路口总延误为目标函数的优化模型.利用这个优化模型产生神经网络的学习样本,对神经网络进行训练,完成训练后的神经网络即可用于交叉口的信号实时配时. |
| 会议日期： | 20051116 |
| 会议举办地点： | 武汉 |
| 会议名称： | 2006年大城市交通高层学术论坛 |
| 出版日期： | 2005-11-16 |
| 母体文献： | 大城市交通高层学术论坛论文集 |
| 分类号： | U491.51 |
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