基于模糊神经网络的交通信号控制被引量：1

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摘要本文提出一种将模糊控制与人工神经网络和结合的自组织学习方法对交通信号进行实时控制。该方法以模糊神经网络为核心，应用在线滚动学习模型生成交通信号配时方案。这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输，准确的数学模型等缺陷。文中应用微观交通仿真系统对模型进行了校验，仿真结果表明该方法有效。

作者王辉球缪立新乐奕平

机构地区清华大学现代物流研究中心

出处《ITS通讯》 2005年第1期23-24,共2页

关键词模糊神经网络交通信号控制人工神经网络交通仿真系统实时控制学习方法模糊控制信号配时模型生成数据传输控制方法数学模型仿真结果自组织应用

同被引文献9

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ITS通讯

2005年第1期

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