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城市区域交通协调控制是城市智能交通的研究重点,研究目的是减少车辆延误,提高路网通行能力.针对此问题,根据单交叉口神经网络控制方法,提出一种基于BP神经网络的区域多交叉口协调控制方法.采用五交叉口组成的区域路网,以区域所有交叉口平均车辆延误作为评价指标,利用MATLAB软件编程进行仿真.仿真结果表明,神经网络协调控制方法与定时控制、神经网络单独控制方法相比,能够取得更好的控制效果. 相似文献
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基于Hibernate+Spring+Struts的Web应用开发框架 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍Hibernate,Spring和Struts开源框架,根据这3种框架整合出一种新的Web应用开发框架,分析该框架的特点.在该框架中,采用Struts架构表示层,Spring架构业务层,Hibernate架构持久层. 相似文献
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城市区域交通协调控制是智能交通的主要研究方向,研究的主要目的是避免交通拥塞的产生,并能够在发生时及时疏散车辆。针对这种情况,提出一种基于模糊理论的区域协调控制方法,以区域内交叉口各相位方向的排队长度为评价参数,建立模糊控制规则对区域交通进行协调控制,采用典型五交叉口组成的区域对提出方法进行验证。结果显示:该方法能够有效地提高交叉口的通行能力和平均延误时间。 相似文献
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针对现阶段城市道路交通短时交通流预测精度不高的局限性,将小波变换引入到城市道路交通预测过程中,提出一种基于小波神经网络的预测方法。运用美国加州高速公路通行能力度量系统数据作为数据来源,应用小波变换和BP神经网络相结合对其进行预测,然后对预测结果数据进行分析,并对短时交通流进行综合评价。实验表明,该方法与传统的BP神经网络相比较,在短时交通流预测方面具有较好的有效性和优越性。 相似文献
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