基于神经网络的交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制．仿真结果表明,文中所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,是实现交通系统智能控制的一条新途径．     

基于交通流仿真和神经网络模型的交叉口流量预测研究

交叉口是道路交通的关键节点,其流量数据具有明显的非线性特征.本文提出一个两阶段预测模型对交叉口交通流特征进行预测.首先,通过交通流仿真技术对各交叉口进行仿真,并获得仿真流量,然后通过神经网络训练,预测交叉口各流向的交通流量.通过两个阶段不断迭代,校正构建具有高精度、泛化性能强的预测模型.最后,选取贵阳市31个具有代表性的交叉口的流量调查数据作为样本数据,将其中18个交叉口的仿真预测流量和实际观测流量作为神经网络模型的输入/输出因子,通过训练构建神经网络模型并验证模型的有效性.之后,将剩余交叉口的仿真流量数据作为模型的输入,模型输出数据即为修正的交叉口进口道的交通流量分布特征数据.结果表明:该方法具有数据收敛速度快,运算量小等特点,对于交叉口流量数据的预测具有很好的适用性.     

小议城市道路交叉口的改造设计

交叉口设计是针对交通特性的交集，包括交通流特性的地理特点，对现有的空间和交通流方向的分析，通过对交通渠化岛设计，规划引导线，合理设置交通标志与相应的控制信号，使交通流和人流的安全顺利通过交叉口，满足道路景观，成为道路景观的主题要素，为城市增添亮点。结合工程实例，重点分析了城市道路交叉口改造设计。     

基于排队论的交叉口交通流研究

道路交叉口的通行能力不足将会造成交通堵塞,延误时间等问题,因此对交叉口交通流的研究有重要意义。本文建立起交叉口排队分析模型,应用排队论分析技术对交叉口处交通流进行了分析,并与实测值进行了比较,结果证明排队论模型应用于交叉口处交通流分析可靠的,对交叉路口的规划和评价具有一定的指导作用。     

应用神经网络动态估计信号交叉口饱和流率

为了实时掌握信号交叉口饱和流率动态变化规律和提升估算精度,构建了以神经网络为基础的饱和流率动态估计模型.通过对北京市典型信号交叉口3种场景(直行进口道、直行左转进口道、直行右转进口道)实测数据为研究对象,分析每种场景下交通流运行特征,确定影响饱和流率的关键因素,确定神经网络模型的输入输出参数,并对模型进行标定.最后与经...     

城市交叉口 Agent间的多遇交互历史学习协调方法

为信号控制的城市道路交叉口定义一个Agent结构模型,利用双人对策Nash平衡理论构建了城市交叉口Agent间的多遇交互模型,每一交叉口Agent与相邻交叉口Agent进行多次交互学习,根据选择策略获得的效用值来更新它的混合策略.利用记忆因子δ、学习概率α、交叉口交通流变化概率βi等参数分析了交叉口Agent间的循环学...     

关联交叉口短时交通流可预测性分析及组合预测算法

文中首先根据交叉口交通流参数时间序列的相关性对关联交叉口进行定义,给出关联交叉口短时交通流可预测分析的几个定量指标,以及交通流时间序列最大Lya-punov指数的计算方法;然后提出在短时交通流时间序列的可预测分析基础上,选取一组预测模型并建立基于RBF网络的非线性组合预测模型,提出了关联交叉口短时交通流的组合预测算法;最后对实测短时交通流进行仿真试验,结果表明组合预测方法相对于单项预测方法具有更好的预测性能.     

宏观交通流模型的自适应迭代学习辨识策略

城市路网交通流系统具有很强的随机性和时变性，单一固定的交通流模型难以准确地描述城市路网的实际运行情况，在考虑交通流稳态和动态特性的基础上，提出了一种含有未知时变多参数的非线性宏观交通流模型，并针对交通流固有的重复性特征，设计了一种时变多参数的自适应迭代学习辨识策略。在有限时间区间内，利用迭代学习辨识策略将参数辨识问题转化为最优跟踪控制问题，使交叉口各进口道的排队车辆数均趋于真实值，利用去伪算法的实时自适应能力调整迭代学习辨识策略的学习律增益，提高辨识策略的抗干扰能力。通过严格的数学理论推导证明了该算法的收敛性，最后采用基于模型的控制方法进行仿真实验，进一步验证了该方法的有效性。     

基于多状态切换交叉口信号优化控制

在交通信号控制中,针对单一控制模型不能很好适应实时交通流变化的问题,提出基于多状态切换交叉口信号优化控制方法。根据交通流参数,采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通状态进行识别,依据路口交通状态,动态选择合适的模糊控制器结构。针对模糊控制规则人工设定的问题,采用遗传蚁群算法在线优化两级模糊控制器控制规则。通过仿真研究,给出了不同控制方法下车辆随时间的平均延误曲线,分析了不同交通流下的平均延误,结果表明,所提出方法具有较好控制效果。     

引入谈判博弈的Q-学习下的城市交通信号协调配时决策

由于城市交通路网中交叉口间交通信号决策是相互影响的,并且车联网技术使得交叉口交通信号配时agent间能进行直接交互,此决策问题可用博弈框架来描述。建立了城市路网中相邻交叉口间交通流关联模型,通过嵌入谈判博弈模型来设计Q-学习方法,此方法中利用谈判参考点来进行配时行为的选择。仿真实验分析表明,相对于无协调的Q-学习算法,谈判博弈Q-学习取得更好的控制效果和稳定性能。谈判博弈Q-学习在处理交通拥挤及干扰交通流时,能根据交通条件灵活地改变交通信号配时决策,具有较强的适应能力。     

基于人工神经网络城市交通流量智能预测的研究

通过对我国目前城市交通情况的分析．说明交通拥挤和流量大小息息相关，因此对城市交通流量进行预测具有重要的意义。目前应用于城市交通流量智能预测的人工神经网络模型主要有线性网络、BP网络、反馈网络等。经过综合分析而采用了线性网络对城市交通流量进行预测，其优点主要表现在结构简单，实用方便，反应速度快，实时性强。根据城市交通的具体情况，对城市交通流量的预测模型进行了仿真。其仿真结果表明所采用的线性神经网络能够用于城市交通流量的预测。     

通信网络路径选择的流体仿真神经网络电路模型

提出了一种寻找通信网络最佳路径的流体网络电路模型,该模型充分利用网络的全部拓扑论处,用电路实现寻优计算,可在电路时间常数内给出网络的最佳路径。模拟结果证明了该模型的正确性和可行性。     

An improved BP artificial neural network algorithm for urban traffic flow intelligent prediction

The traffic flow is interrelated to traffic congestion, the big traffic flow directly results in traffic congestion of some section. In this paper, on the basis of the research of overseas traffic accident, considering the characteristic of Chinese traffic, artificial neural network was used to predict traffic accident, and an improved BP artificial neural network model according with Chinese the situation of a country was proposed. The urban traffic flow prediction was simulated under the particular situation, the simulation result shows that the improved BP artificial neural network can fit the urban traffic flow prediction very well and have high performance.     

基于神经网络的交通参数预测方法

为能够迅速准确地采取相应措施处理交通拥堵问题,改善行车安全,进而提高路网效率,研究了基于神经网络的交通参数预测方法,预测了交通流量、速度和占有率.在分析常用BP(Back Propagation)神经网络算法的基础上,研究误差平方和最小化的L-M(Levenberg-Marquart)算法.相对于常规预测方法,基于神经网络的交通参数的预测方法对于随机的参数变化具有更好的适应性,能及时跟随交通参数的变化,所以精确度更高,适应性更好.仿真结果显示,L-M算法的训练速度相比于常规BP算法要快几十倍,预测交通流量、速度和占有率等参数的效果优于常用的指数平滑算法,因此基于神经网络的交通参数预测方法可以应用于交通领域.     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

Model for Predicting Roadside Concentrations of Traffic Pollutants

An analytical model is presented to estimate traffic pollutant concentrations based on an artificial neural network (ANN) approach. The model can analyze the highly nonlinear relationship between the traffic flow attributes, meteorological conditions, road spatial characteristics, and the traffic pollutant concentrations. This study analyzes the multiple factors that affect the pollutant concentration and establishes the model structure using the ANN technique. Collected data for the pollutant concentrations as functions of variant factors was used to train the ANN model. A method was developed to automatically measure the traffic flow attributes, such as traffic flow, vehicle speed, and flow composition from video data. The results indicate that the model can reliably forecast CO2 concentrations along the roads.     

An improved BP artificial neural network algorithm for urban traffic flow intelligent prediction

The traffic flow is interrelated to traffic congestion, the big traffic flow directly results in traffic congestion of some section. In this paper, on the basis of the research of overseas traffic accident, considering the characteristic of Chinese traffic, artificial neural network was used to predict traffic accident, and an improved BP artificial neural network model according with Chinese the situation of a country was proposed. The urban traffic flow prediction was simulated under the particular situat...     

高速公路动态交通流的神经网络模型

通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析，提出了动态交通流的神经网络模型。结合交通调查数据，利用仿真和优化技术对神经网络进行训练，从而获得了比较准确的描述交通流真实行为的模型，仿真结果结果，该神经网络模型具有令人满意的效果。     

高速公路入口匝道无模型控制研究

高速公路交通系统是具有非线性、随机性、时变性等特性的复杂系统,用传统的数学模型很难准确地描述,因此依赖数学模型的交通流控制存在很大的局限性.建立了一个包含神经网络的无模型高速公路交通流匝道控制系统,这里以入口匝道的放行率(即控制变量)作为神经网络输出,并给出了神经网络的结构和详细的训练算法,其中训练算法采用了SPSA方法.仿真结果表明,该方法能有效地对高速公路入口匝道实施控制,且比一般的神经网络模型具有更强的在线控制能力.     

高速公路交通流的RBF神经网络建模

在对城市高速公路交通流模型深入研究的基础上 ,针对在不同环境以及时变系统中对复杂非线性大系统的控制 ,提出了一种改进的快速 RBF神经网络算法对交通流进行建模 ,克服了传统的数学模型对交通非线性大系统建模时泛化能力差的缺陷 .该算法是采用 APC- 单路径聚类算法确定 RBF神经网络结构参数的一种快速 RBF神经网络算法 ,网络训练速度快 ,效果良好 ,对实现交通流的在线建模与控制有重要意义 .文中进行了计算机仿真研究 ,结果表明了方法的有效性