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基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制 总被引:3,自引:5,他引:3
根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果表明,所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力。 相似文献
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介绍了模糊神经网络的基本理论知识,根据其知识体系和既有桥梁可靠性的研究特点,结合相关文献的规定和研究成果,引入与所检测的截面裂缝宽度、应变值和应变值相关的评估参数Z,利用既有钢筋混凝土桥梁养护等级标准给出了构件技术状况等级与可靠指标的对应关系,然后根据模糊神经网络的理论优势,对输入变量(实测数据:裂缝宽度,应变值和应变值)进行训练,计算出构件在不同荷载作用下的可靠指标,其可用于既有桥梁结构构件可靠性评估中。并结合一实桥拆除构件的试验结果,得到了一些有益的结论,验证了本方法应用于既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估的可行性。 相似文献
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介绍了落马洲大桥在运营过程中出现的病害情况,针对病害所采用的加固措施及长期监测情况。监测的结果表明了各项措施的有效性。落马洲大桥有关加固与监测方面的经验可为桥梁的养护管理工作者提供参考。 相似文献
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AGV作为自动化码头水平运输的设备,主要负责运输集装箱。受岸桥和场桥装卸能力、水平运输距离和集装箱作业量增加等因素影响,水平运输环节是制约自动化码头发展的瓶颈。结合港口码头作业实际,采用"模型+实例+仿真"的方法对自动化码头AGV路径优化问题进行研究。结合道路交通流理论,提出交通虚拟环岛策略以避免多AGV在码头行驶时产生冲突和拥堵。在卸船作业流程下,采用e M-Plant仿真软件,对提出的交通控制策略从不同角度进行仿真模拟。结果表明,AGV不同路径的选择影响着码头的作业效率。试验结果进一步提高码头作业效率,为自动化码头AGV路径优化提供参考依据。 相似文献