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基于模糊神经网络的交通信号配时系统
被引量:
1
1
作者
王晨晨
崔文旭
+3 位作者
赵韦婷
吴琦
孙万众
吴俊华
《电子技术(上海)》
2021年第8期20-22,共3页
为有效缓解城市道路交通拥堵问题,提高路网的运载能力,设计了一套交通信号灯的动态配时系统。系统基于模糊神经网络(FNN)控制思想,定义了道路拥塞因子作为输入,使用高斯函数作为隶属度函数将其模糊化,通过乘积法求解规则可信度,最终使...
为有效缓解城市道路交通拥堵问题,提高路网的运载能力,设计了一套交通信号灯的动态配时系统。系统基于模糊神经网络(FNN)控制思想,定义了道路拥塞因子作为输入,使用高斯函数作为隶属度函数将其模糊化,通过乘积法求解规则可信度,最终使用加权平均法去模糊化后得到下一次的通行时长。通过VISSIM7.0进行仿真验证,基于模糊神经网络(FNN)的交通信号灯配时系统可以合理地调节信号灯通行时长,有效地降低交通拥塞情况的发生。
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关键词
动态配时
道路拥塞因子
模糊神经网络
仿真验证
交通信号
原文传递
题名
基于模糊神经网络的交通信号配时系统
被引量:
1
1
作者
王晨晨
崔文旭
赵韦婷
吴琦
孙万众
吴俊华
机构
曲阜师范大学计算机学院
出处
《电子技术(上海)》
2021年第8期20-22,共3页
文摘
为有效缓解城市道路交通拥堵问题,提高路网的运载能力,设计了一套交通信号灯的动态配时系统。系统基于模糊神经网络(FNN)控制思想,定义了道路拥塞因子作为输入,使用高斯函数作为隶属度函数将其模糊化,通过乘积法求解规则可信度,最终使用加权平均法去模糊化后得到下一次的通行时长。通过VISSIM7.0进行仿真验证,基于模糊神经网络(FNN)的交通信号灯配时系统可以合理地调节信号灯通行时长,有效地降低交通拥塞情况的发生。
关键词
动态配时
道路拥塞因子
模糊神经网络
仿真验证
交通信号
Keywords
dynamic timing
road congestion factor
fuzzy neural network
simulation verification
traffic signal
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U491.54 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊神经网络的交通信号配时系统
王晨晨
崔文旭
赵韦婷
吴琦
孙万众
吴俊华
《电子技术(上海)》
2021
1
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