基于粒子群优化的信号交叉口交通流预测模型

摘要：

本文以城市道路网络中典型的两相邻交叉口为研究对象,针对城市道路交叉口有信号灯控制的特点。提出了一种基于离子群优化算法的交通流模糊神经网络预测模型。该模型将模糊理论与前向神经网络技术相结合,通过粒子群优化算法对网络权值和激励函数进行优化。仿真研究的结果表明,该模型方法有效；与BP网络模型的实验对比表明,该模型实用性更强。

关键词： 城市道路网络 粒子群优化 信号交叉口 交通流 预测模型 前向网络 模糊神经网络

作者: 赵建玉 贾磊 陈月辉 张勇

作者单位: 济南大学控制科学与工程学院,济南250022 山东大学控制科学与工程学院,济南250061

会议类型: 国内会议

会议名称: 第26届中国控制会议

会议地点: 湖南张家界

会议语种:中文

页码: 38-40

在线出版日期: 2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）