一种交叉口信号配时的神经网络模糊控制研究

摘要：

本文给出了城市交叉口多相位信号配时的模糊控制方法,根据改进BP学习算法,利用多层神经网络分别实现了控制器的模糊化、模糊推理、模糊判决模块。结果表明,本文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。

关键词： 智能交通 交通信号 模糊控制 人工神经网络

作者: 衷路生 宋执环 许伦辉

作者单位: 工业控制技术国家重点实验室,浙江大学工业控制技术研究所,310027 韶关学院,信息工程学院,512005

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十四届中国神经网络学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 675-679

在线出版日期: 2004-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）