基于模糊神经网络的交通信号控制

• 作者: 乐奕平 王辉球 缪立新
• 来源期刊: ITS通讯
• 学科: 交通运输
• 关键词: 模糊神经网络 交通信号控制 人工神经网络 交通仿真系统 实时控制 学习方法 模糊控制 信号配时 模型生成 数据传输 控制方法 数学模型 仿真结果 自组织 应用
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 23-24
• 页数: 2页
• 分类号: U491.51

摘要

本文提出一种将模糊控制与人工神经网络和结合的自组织学习方法对交通信号进行实时控制。该方法以模糊神经网络为核心，应用在线滚动学习模型生成交通信号配时方案。这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输，准确的数学模型等缺陷。文中应用微观交通仿真系统对模型进行了校验，仿真结果表明该方法有效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	缪立新	清华大学现代物流研究中心	74	985	18.0	29.0
2	王辉球	清华大学现代物流研究中心	2	0	0.0	0.0
3	乐奕平	清华大学现代物流研究中心	2	0	0.0	0.0