| 基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法 |
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| 引用本文： | 陈德望,王飞跃,陈龙.基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法[J].交通运输工程学报,2003,3(2):100-105. |
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| 作者姓名： | 陈德望 王飞跃 陈龙 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院,自动化研究所,北京,100080
2. 中国科学院,自动化研究所,北京,100080;美国亚利桑那大学,系统与工业工程系,亚利桑那州,图森 |
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| 基金项目： | 国家杰出青年基金项目 ( 60 12 5 3 10 ) |
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| 摘 要： | 建立了高速公路入口匝道控制的数学模型，把模糊控制和神经网络算法结合起来实现入口匝道的智能控制。仿真结果表明，该算法在各种交通模式下都是有效的，能够在维持一个理想主线交通流密度的同时，保持入口排队长度尽可能短；在抑制交通流密度波动和入口排队长度方面比定时控制和ALINEA算法更有效。
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| 关 键 词： | 高速公路 入口匝道控制 模糊神经网络 仿真 |
| 文章编号： | 1671-1637(2003)02-0100-06 |
| 修稿时间： | 2002年11月27 |
Freeway ramp control algorithm based on neurofuzzy networks |
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| CHEN De-wang ,WANG Fei-yue ,CHEN Long.Freeway ramp control algorithm based on neurofuzzy networks[J].Journal of Traffic and Transportation Engineering,2003,3(2):100-105. |
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| Authors: | CHEN De-wang WANG Fei-yue CHEN Long |
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| Institution: | CHEN De-wang 1,WANG Fei-yue 1,2,CHEN Long 1 |
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| Abstract: | The mathematical model for the ramp control was developed. Based on this model, the fuzzy control was combined with neural network to realize the intelligent control. The simulation for this algorithm was carried out. The results show that this algorithm is always effective; it can maintain the mainline traffic flow desity in a desired value and restrain the length of queue at the on-ramp; it is better than the classic feedback algorithm ALINEA. 1 tab, 16 figs, 10 refs. |
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| Keywords: | freeway ramp control neurofuzzy network simulation |
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