基于GA-BP的高速公路入口匝道模糊神經網絡控制研究.pdf

1、隨著交通量的增加，高速公路上交通擁擠和阻塞日趨增多，降低了高速公路的運行效率和安全性，加劇了環(huán)境污染和能源消耗。入口匝道控制通過控制進入高速公路的車輛數目使高速公路交通流運行在最佳狀態(tài)，可以有效提高高速公路運行效率，避免擁擠和阻塞。傳統的基于精確數學模型的交通控制方法不僅復雜而且在實際應用中往往達不到預期的控制效果，因此尋求新的有效的交通控制方法也就成為必然。 鑒于模糊神經網絡具有良好的非線性特性、學習能力、自適應能力和抗干擾能

2、力，因此本文將模糊神經網絡技術引入到高速公路入口匝道控制中，對其進行研究。首先介紹了入口匝道控制、模糊控制、神經網絡及遺傳算法的有關理論知識。然后，對基于GA-BP的模糊神經網絡匝道控制器進行了詳細設計。設計過程主要分為三部分：輸入輸出參數的選擇、模糊神經網絡的結構設計以及基于GA-BP的學習算法設計。在前人成果的基礎上，各部分均進行了一定的改進和創(chuàng)新，其中，將遺傳算法和誤差反向傳播算法相結合用于高速公路匝道模糊神經網絡的學習訓練，取得