| 基于改进自组织映射神经网络的信号协调控制交叉口群划分方法 |
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| 引用本文： | 唐秋生,黄兰,敖谷昌.基于改进自组织映射神经网络的信号协调控制交叉口群划分方法[J].科学技术与工程,2019,19(20):375-382. |
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| 作者姓名： | 唐秋生 黄兰 敖谷昌 |
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| 作者单位： | 重庆交通大学交通运输学院,重庆,400074;重庆交通大学交通运输学院,重庆,400074;重庆交通大学交通运输学院,重庆,400074 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金西部项目（17XGL009） |
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| 摘 要： | 针对以往研究在路段关联性判断和路网主要流向方面考虑不足，提出了一种基于改进SOM的信号协调控制交叉口群划分方法。首先，在离散性指标和阻滞性指标的基础上，考虑路网交通流运行的主路径特征引入主路径指标来表征路网交叉口之间路段关联性；其次，为弥补自组织神经网络（SOM）输出结果可能大于实际需求且输出无标签的不足，把SOM中激活神经元权重作为层次聚类的输入，运用层次聚类改进SOM，并根据指标与路段关联性的关系设计关联性判断准则，据此界定交叉口之间路段关联性；最后，根据最大流最小割理论识别路网瓶颈，以瓶颈为基点向外划分交叉口群，并通过算例分析得出，该方法能够有效界定交叉口路段关联性和识别路网瓶颈，对信号协调控制配时优化具有重要基础作用。
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| 关 键 词： | 交通工程 网络流理论 Dinic算法 层次聚类 自组织映射神经网络 交叉口群 |
| 收稿时间： | 2019/1/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/3/12 0:00:00 |
Improved-SOM-Based Signal Coordination Control Intersection Group Partitioning Division Method Research |
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| Huanglan,and.Improved-SOM-Based Signal Coordination Control Intersection Group Partitioning Division Method Research[J].Science Technology and Engineering,2019,19(20):375-382. |
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| Authors: | Huanglan and |
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| Institution: | Chongqing Jiaotong University,,Chongqing Jiaotong University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Transportation engineering Network flow theory Hierarchical clustering Self-Organizing feature map Intersections group |
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