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1、多傳感器信息融合技術(shù),是對(duì)源于多種不同傳感器檢測(cè)的不確定信息進(jìn)行多層次、多方面的綜合分析,能夠獲得比單個(gè)傳感器更加全面、準(zhǔn)確、完整的信息處理過程。信息融合是一類智能化的綜合信息分析技術(shù),將各個(gè)傳感器檢測(cè)值信息相互補(bǔ)充,并運(yùn)用計(jì)算機(jī)的高效計(jì)算,分別從時(shí)間序列或空間序列對(duì)信息進(jìn)行綜合分析,得到檢測(cè)目標(biāo)更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息,實(shí)現(xiàn)更加精確的識(shí)別和決策功能,加強(qiáng)結(jié)果信息的可信度與實(shí)用性。
智能交通控制運(yùn)用智能的信息處理方法,研究傳感器所檢
2、測(cè)到的車流量數(shù)值,計(jì)算出信號(hào)燈的信號(hào)時(shí)長策略,由此對(duì)路口各方向的交通流實(shí)施控制。如何利用信息融合技術(shù)獲得實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的路口車流量信息,是本文的重點(diǎn)研究目標(biāo)。本文根據(jù)實(shí)際需求分析了智能交通控制領(lǐng)域信息融合技術(shù)的使用情況,針對(duì)實(shí)時(shí)的,分布的,復(fù)雜的交通融合環(huán)境,建立了在數(shù)據(jù)層使用最小二乘加權(quán)算法處理傳感器數(shù)據(jù),在決策層使用進(jìn)化規(guī)則改進(jìn)過的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)車流量做出預(yù)測(cè)的信息融合模型。
為了克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因初始權(quán)值隨機(jī)選取而易陷入局部最小解
3、的問題,本文研究了以進(jìn)化規(guī)則算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值來解決該問題的方法。進(jìn)化規(guī)則算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)初始權(quán)值進(jìn)行編碼,并通過變異算子與適當(dāng)?shù)倪x擇策略找到最優(yōu)的適應(yīng)度個(gè)體,減小了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)誤差,從而改進(jìn)其訓(xùn)練效率,加快收斂速率。
最后,基于預(yù)測(cè)出的路口車流量設(shè)計(jì)了一個(gè)信號(hào)燈控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,預(yù)測(cè)路口下一時(shí)間段車流量并以此分配路口信號(hào)燈時(shí)長,管理員能夠?qū)崟r(shí)了解信號(hào)燈、傳感器和車流量信息
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