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高速路入口匝道的模糊神经网络自适应协调控制
引用本文:徐进学,于双和,徐丽君.高速路入口匝道的模糊神经网络自适应协调控制[J].东南大学学报(自然科学版),2009(Z1).
作者姓名:徐进学  于双和  徐丽君
作者单位:大连海事大学信息科学技术学院;沈阳工业大学信息科学与工程学院;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60674061)
摘    要:为了实现高速公路多路段入口匝道的协调控制,提出了一种基于模糊神经网络的自适应协调控制方法.该方法首先利用模糊规则实现了相邻路段间交通状态的协调,并对匝道排队进行调节,使其不超过最大排队长度.然后,在神经网络权值优化过程中,采用遗传算法对隶属度函数进行优化,避免算法收敛于局部最优解.该方法具有不依赖于系统的精确模型、控制算法能自适应外界变化、可实现多路段间协调控制等优点.仿真结果表明,该方法对3个路段的高速公路入口匝道能够较好地实现自适应协调控制;与经典的ALINEA方法相比,优化速度更快,在抑制交通密度波动和排队长度增长方面效果更好,对道路容量的利用也更加充分.

关 键 词:模糊神经元网络  高速公路入口匝道  自适应协调控制  

Adaptive coordinated control based on FNN for freeway entering ramp
Xu Jinxue Yu Shuanghe Xu Lijun.Adaptive coordinated control based on FNN for freeway entering ramp[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2009(Z1).
Authors:Xu Jinxue Yu Shuanghe Xu Lijun
Institution:Xu Jinxue1 Yu Shuanghe1 Xu Lijun2(1School of Information Science , Technology,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China)(2School of Information Science , Engineering,Shenyang University of Technology,Shenyang 110023,China)
Abstract:To implement the coordinated control for multi-section entering ramps of freeway,an adaptive coordinated control method is presented based on fuzzy neuron network(FNN).First,by using fuzzy rules,the coordination of the traffic states for adjacent sections is realized and the ramp queue length is regulated to avoid exceeding the maximum.Then,the genetic algorithm is adopted for the optimization of FNN in order to avoid converging to a local optimized solution.The proposed method is not dependent on the exact...
Keywords:fuzzy neuron network  freeway entering ramp  adaptive coordinated control  
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