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文檔簡介
1、隨著社會經濟的快速發(fā)展和汽車的普及,高速公路交通擁擠已經成為困擾世界各國政府的嚴重社會問題。為了有效地解決高速公路交通問題,一方面必須修建更多的高速公路;另一方面必須對交通量進行合理地調節(jié)與控制,使交通流做到有序流動。限速控制和入口匝道控制是高速公路交通控制的兩個重要內容,針對傳統(tǒng)的交通控制技術的缺陷,本文把智能控制應用到高速公路交通控制中,詳細探討了限速控制和入口匝道控制的幾種智能方法,論文的主要工作如下: 1.建立高速公路交
2、通流速度限制的神經網絡模型。限速控制是高速公路交通控制的重要措施和手段,為了提高限速控制精度,提出Elman神經網絡建模方法。闡述了Elman神經網絡的原理,根據高速公路主線上車輛群狀態(tài)、路面狀況、氣象條件等信息,建立交通流速度限制Elman神經網絡模型,Elman神經網絡的輸入層、上下文層、隱含層和輸出層的節(jié)點數(shù)目分別選為2、12、12和1,采用Levenberg-Marquardt算法對Elman神經網絡進行訓練,并與RBF神經網絡
3、進行仿真對比。結果表明,Elman神經網絡和RBF神經網絡的訓練誤差分別為9.99769×10-9和2.38112×10-4,與RBF神經網絡相比較,Elman神經網絡自適應能力強、泛化能力好,能準確地建立交通流速度限制模型,具有良好的應用前景。 2.采用遺傳算法優(yōu)化高速公路入口匝道PI控制器。首先給出了遺傳算法優(yōu)化的步驟,闡述了匝道控制目標,然后建立了高速公路交通流模型,并用遺傳算法對入口匝道PI控制器的參數(shù)進行了優(yōu)化。仿真結
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