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基于驾驶行为分析的交通流中车辆跟驰建模与仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
着重从驾驶行为分析的角度,对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述,提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响,以期正确地揭示出交通流的特性和本质。 相似文献
63.
基于动态神经网络模型的交通事件检测算法 总被引:9,自引:1,他引:9
本文将一种新型的动态神经网络结构与传统的基于状态估计的故障检测方法相结合,提出了一种基于动态神经网络的交通事件检测算法。该网络借鉴静态BP网络的训练算法,并针对其训练方法中收敛速度慢及容易陷入局部极小点的缺点采用一种改进的算法,改善了训练效果。最后利用Matlab对提出的算法进行仿真,得到令人满意的效果。 相似文献
64.
神经网络信息融合方法在电控发动机故障诊断中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用虚拟仪器技术研制了数据采集与处理系统,可对发动机进行实时数据的采集、历史数据和暂态数据的显示,以及数字滤波、频谱分析、波形显示等方面的数据后处理。以电控发动机常见的故障现象——怠速不稳为例,研究了一种特征层信息融合方法——基于神经网络的信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用。 相似文献
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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
70.
通渝隧道围岩变形的神经网络预测 总被引:1,自引:0,他引:1
隧道新奥法施工中,常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列,因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。根据通渝隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性,采用神经网络技术来预测其变形量,结果表明该方法简易、有效。 相似文献