本文選題：交通工程　切入點(diǎn)：城市快速路　出處：《公路交通科技》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)城市快速路的入口匝道智能動(dòng)態(tài)控制,通過建立入口匝道數(shù)學(xué)模型,并應(yīng)用具有遞歸環(huán)節(jié)的動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)于匝道控制系統(tǒng)中。在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第二層中加入內(nèi)部反饋連接,使控制系統(tǒng)更好地響應(yīng)復(fù)雜多變的交通狀況,解決了以往靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)無法處理的暫態(tài)問題。控制入口匝道的動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用遺傳算法與反向傳播BP算法相結(jié)合來訓(xùn)練,遺傳算法的宏觀搜索能力及魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)有效地避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法易陷入局部極小及震蕩效應(yīng)等缺點(diǎn)。通過仿真結(jié)果,驗(yàn)證了基于動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法相對于經(jīng)典的ALINEA入口匝道控制算法具有改善,能夠更好地保證城市快速路的通行效率。
[Abstract]:In order to realize the intelligent dynamic control of the on-ramp of the urban expressway, the mathematical model of the on-ramp is established. The dynamic fuzzy neural network with recursive link is applied to the ramp control system. The internal feedback connection is added to the second layer of the fuzzy neural network to make the control system more responsive to the complex and changeable traffic conditions. The dynamic fuzzy neural network which controls the on-ramp is trained by the combination of genetic algorithm and back-propagation BP algorithm. The advantages of genetic algorithm, such as strong macro searching ability and strong robustness, can effectively avoid the disadvantages of neural network algorithm falling into local minima and oscillating effect. It is verified that the control algorithm based on dynamic fuzzy neural network is better than the classical ALINEA ramp control algorithm and can better ensure the efficiency of urban expressway.
【作者單位】： 長安大學(xué)信息工程學(xué)院;中國公路工程咨詢集團(tuán)有限公司;
【分類號】：U491.54

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1582103