基于遗传算法的单向路网配时优化

为求取单向路网整体配时优化方案,实现路网排队长度最小,构造了路网排队长度模型作为评价函数。考虑到单向路网信号配时的整体性和相关性较强,计算复杂度较高,为降低计算的复杂度,采用遗传算法对路网排队长度模型进行计算,得到优化的配时方案。通过评价指标的对比,表明利用遗传算法进行最优值的计算可以取得很好的优化效果。     

单个交叉口两级模糊控制及仿真研究

伴随着我国国民经济的高速发展和城市化进程的加快,城市交通拥堵问题日趋严重,交叉口作为城市交通网络的重要组成部分,解决城市道路交叉口问题是解决城市交通的关键,对其研究有着极其重要的意义。在对现有国内外学者对交叉口信号模糊控制研究的基础之上,对单个交叉口的模糊控制进行系统的分析阐述,提出了一种新型的交叉口两级模糊控制方法。对于模糊控制中复杂的逻辑推理和计算问题采用MATLAB进行编程计算。最后,运用MATLAB进行模糊控制器动态仿真,结果表明模糊控制效果更好。     

基于拒识的误差编码车辆分类

基于支持向量机的误差编码分类已经成功应用到多类分类问题中,但通常是以错误率来衡量误差编码分类器的优劣,具有较大的局限性。在实际应用中,错分结果往往会带来一定的风险代价,为了在一定程度上减少这种代价,本文提出了一种带有拒识功能的误差编码分类方法。文中利用纠错编码把多类分类问题转换成多个两类分类,再将拒识的方法应用到每个分类器中,最后结合编码矩阵投票表决得到分类结果,从而提高分类可靠性。