基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法

• 作者: 傅惠 王勇 胡刚 许伦辉
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 神经模糊系统 交通流状态预测 动态交通管理
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 1637-1640
• 分类号: U491
• 语种: 中文

摘要

从交通流状态的模糊特性出发,设计基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法.选择交通流状态的影响指标作为模糊推理系统的输入、交通流状态作为输出;据经验对输入、输出划分模糊子集,给出相应的隶属度函数并制定模糊规则;建立具有5层结构的神经模糊推理系统,利用神经网络优化调整模糊推理系统的隶属度函数和模糊规则.仿真实验表明,神经网络可直接优化模糊推理系统的隶属度函数,通过对连接权值的训练间接优化模糊规则,故Sugeno犁神经模糊系统相比常规模糊系统具有更好的交通流状态预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡刚	广东工业大学机电工程学院	67	695	15.0	23.0
2	王勇	广东工业大学计算机学院	61	266	9.0	12.0
3	许伦辉	华南理工大学土木与交通学院	102	999	17.0	26.0
4	傅惠	广东工业大学机电工程学院	38	208	7.0	13.0