基于减法聚类模糊神经网络高速公路混沌控制

研究了基于减法聚类的高速公路混沌系统模糊神经网络控制方法.提出通过数据挖掘技术建立交通流混沌控制器知识库的思想,设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器.采用减法聚类确定控制器结构提取模糊规则、控制器初始参数;应用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化;结合遗传算法对聚类半径进行优化.仿真实验分析了该控制方法的控制效果,证明了该混沌控制方法的有效性.     

基于时间依赖网络的城市交通紧急疏散线路研究

研究时间依赖网络的城市紧急疏散交通线路问题.在对考虑疏散过程中交叉口延误和通行能力、紧急疏散网络防堵塞改造已有研究的基础上,对紧急疏散时城市交通网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻交通紧急疏散线路的思想.考虑到紧急疏散时不一定满足FIFO要求的特性,将研究对象转化为时间依赖非FIFO网络交通紧急疏散线路的确定问题,建...     

一种城市动态交通网络紧急疏散路线确定的方法

研究城市动态交通网络紧急疏散路线确定问题.针对城市交通网络的不确定性并考虑到智能交通系统的发展,在分析城市灾害应急管理对疏散路线确定要求的基础上,提出通过离线方式确定预案和根据实时信息调整预案的紧急疏散路线确定的方法,简介了实现该方法的系统结构.在离线模块中,利用已有路网统计先验信息建立基于时间依赖网络城市交通紧急疏散...