论文摘要
交通信号控制系统在路网中起关键性的作用,其控制性能直接影响车辆通行安全和路口延误时间。针对五岔路口的传统控制不具备自调整能力,造成绿灯时间的浪费,提出了人工鱼群算法（AFSA）优化动态模糊神经网络（Dynamic-FuzzyNeural Network,D-FNN）的方法,实现五岔路口多相位变相序智能控制。以车辆平均延误的倒数作为AFSA的食物浓度,将需要修正的动态模糊神经网络的权值和阈值作为人工鱼的个体状态,通过迭代更新得到一组最优的动态模糊神经网络参数。在不同车辆到达率情况下进行仿真分析,结果表明:该方法比传统的控制方法在自动调节信号周期方面效果更好,车辆平均延误大约减少11%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 汤旻安,董海龙,程海鹏
关键词: 交通信号控制,五岔路口,人工鱼群算法,动态模糊神经网络,车辆平均延误
来源: 控制工程 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,自动化技术
单位: 兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州理工大学机电工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61663021),甘肃省科技支撑计划项目(1304GKCA023),甘肃省高等学校科研项目(2017A-025)
分类号: TP18;U491.54
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.161296
页码: 1284-1290
总页数: 7
文件大小: 1108K
下载量: 136
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标签：交通信号控制论文; 五岔路口论文; 人工鱼群算法论文; 动态模糊神经网络论文; 车辆平均延误论文;