基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测

预测精度高,实时性强的交叉口交通量预测算法可以极大地提高城市交通控制的效率。文中提出了基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测方法。该方法以模糊神经网络为核心,应用在线滚动学习模型实现交叉口交通量预测,并应用了交通量微观仿真系统对模型进行检验,仿真结果表明该模型比传统方法精度高,收敛速度快。本模型在城市交通控制系统研究中有巨大的应用潜力。     

广珠高速公路交通量预测

研究了广州到珠海高速公路交通量预测,重点探论了出行发生量预测、ＯＤ交通量预测与交通量分配所用方法。文中得到的预测结果已经成功地为交通部门采用。     

一种区域交通信号最优配时的算法研究

对信号交叉口数目不多的城市交通网络给出一种区域交通信号最优配时算法,这种方法是在城市交通网络平衡模型基础上建立的,并具有随流量变化而改变的自适应能力．     

广州市公路客运线路客运量的预测

公路客运量的预测对于公路客运的管理和决策具有重要意义。本文研究了利用重力模型预测2005年和2010年广州市公路客运线路客运量的方法,并给出了主要线路的预测和分析结果。     

一种信号交叉口模糊交通控制方法

通过分析城市信号交叉的交通流特征认为：在一定程度上,模糊数学理论可以比目前常规数学方法更好地描述交叉口交通流的随机性和不确定性。本文结合模糊控制技术及一般信号交叉口交通控制方法,提出了一种基于知识的模糊交通控制方法,给出了该控制方法的结构,模糊控制规则以及仿真计算对比结果,结果表明：计算过程简单,控制效果优于定时控制方法,并且在交通量较大时,还优于感应控制方法。     

广州市公路客运交通发展新趋势

近年来随着城市交通的飞速发展，广州市的公路客运交通发生了一些显著变化，研究这些变化有助于城市交通问题的解决。本文根据对广州市公路客运交通调查数据的分析和研究，指出了当前城市公路客运交通发展的新趋势，探讨了城市客运交通存在的问题及其对策。     

人工智能在城市交通控制与管理中的应用

本文从工智能的研究出发，介绍了人工智能技术在城市交通控制与管理中的应用。     

新型模糊控制算法在交叉口信号控制中的应用

作为智能控制的分支,模糊算法已越来越多地应用于交叉口信号控制,成为交叉口信号控制的新热点。文中通过提出路段车辆数这一新概念,提出了一种新型的孤立交叉口信号控制的模糊算法,实现了孤立交叉口信号控制的优化,并在此基础上进行了系统仿真。通过与传统定时控制方法进行分析对比,论证了这种新型模糊控制算法在车辆延误时间和排队长度方面有较大的改善,具有实用性和可靠性。     

城市交通建设对城市中心商务区（CBD）发展的影响

本文首先简单介绍了城市中心商务区（ＣＢＤ）的定义及其基本特征，然后从系统协调和长远的角度出发，分析研究了现代城市交通建设对ＣＢＤ历史地位和作用的巨大影响，并以此指出城市交通建设需要超前意识和明确的交通政策。