基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法

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.

关键词： 神经模糊系统 交通流状态预测 动态交通管理

作者: 傅惠 傅惠 许伦辉 许伦辉 胡刚 胡刚 王勇 王勇

作者单位: 广东工业大学机电工程学院,广东,广州,510006 华南理工大学土木与交通学院,广东,广州,510640 广东工业大学计算机学院,广东,广州,510006

会议类型: 国内会议

会议名称: 第21届中国过程控制会议

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 1637-1640

在线出版日期: 2010-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）