| 基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制 |
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| 引用本文： | 许伦辉,衷路生,徐建闽.基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制[J].中南公路工程,2004,29(2):9-12. |
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| 作者姓名： | 许伦辉 衷路生 徐建闽 |
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| 作者单位： | [1]韶关学院信息工程学院，广东韶关512005 [2]南方冶金学院机电工程学院，江西赣州341000 [3]华南理工大学交通学院，广东广州510641 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 ( 60 0 64 0 0 1)，江西省自然科学基金资助项目 ( 0 0 110 0 6)，广东省自然科学基金资助项目 ( 2 0 0 1170 7) |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 城市交通 交叉口交通流 神经网络 多相位模糊控制 交通控制 车辆延误 |
| 文章编号： | 1002-1205(2004)02-0009-04 |
Multi Phase Fuzzy Control Based on Neural Network |
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| XU Lunhui,ZHONG Luheng,XU Jianmin.Multi Phase Fuzzy Control Based on Neural Network[J].Central South Highway Engineering,2004,29(2):9-12. |
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| Authors: | XU Lunhui ZHONG Luheng XU Jianmin |
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| Institution: | XU Lunhui~1,ZHONG Luheng~2,XU Jianmin~3 |
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| Abstract: | Based on the traffic flow characteristics of urban road intersections, a multi phase adaptive control algorithm is presented. Multi layer BP neural network is employed to realize the fuzzy control in the intersection by considering queue lengths of adjacent lanes. Results of simulation show that the fuzzy neural controller can not only decrease the average vehicle delay but also possesses excellent abilities of learning and generalization. |
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| Keywords: | traffic control fuzzy control neural network BP learning algorithm average vehicle delay |
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