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基于神经网络的实时交通信号控制与仿真研究
被引量：
12
1
作者
刘红红
杨兆升
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2008年第2期43-47,共5页
实时交通信号控制是城市交通控制系统的重要组成部分,建立在前人研究工作的基础上,本文尝试采用多智能体的分布式控制技术来解决复杂的交通信号控制问题,构造了多智能体的城市交通控制系统控制流程,提出基于同时扰动随机逼近算法/人工...
实时交通信号控制是城市交通控制系统的重要组成部分,建立在前人研究工作的基础上,本文尝试采用多智能体的分布式控制技术来解决复杂的交通信号控制问题,构造了多智能体的城市交通控制系统控制流程,提出基于同时扰动随机逼近算法/人工神经网络的改进的交通控制模型.模型通过采用同时扰动随机逼近算法来更新神经网络的权重,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.最后作者应用微观交通仿真系统对模型的有效性在较为复杂的交通网络中进行了测试,仿真结果表明了该方法的有效性.
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关键词
分布式控制
交通信号控制
多智能体
同时扰动随机逼近算法
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职称材料
复杂大系统建模的模糊神经网络方法
被引量：
3
2
作者
刘俊强
伞冶
王子才
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2001年第3期304-307,共4页
提出了一种新的复杂大系统建模方法。采用模糊神经网络对复杂大系统对象中的结构不确定性因素进行建模，并利用同步扰动随机近似算法对模型参数进行在线调整。将该方法应用于直升机旋翼自转着陆过程的仿真建模中，给出了全量模型和模型...
提出了一种新的复杂大系统建模方法。采用模糊神经网络对复杂大系统对象中的结构不确定性因素进行建模，并利用同步扰动随机近似算法对模型参数进行在线调整。将该方法应用于直升机旋翼自转着陆过程的仿真建模中，给出了全量模型和模型调整过程。仿真结果表明，该方法是切实可行的。
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关键词
复杂大系统
建模
模糊神经网络
系统仿真
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职称材料
题名
基于神经网络的实时交通信号控制与仿真研究
被引量：
12
1
作者
刘红红
杨兆升
机构
吉林大学交通学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2008年第2期43-47,共5页
基金
国家自然科学基金(60474068)
国家高技术研究发展计划(863计划2006AA11Z228)
文摘
实时交通信号控制是城市交通控制系统的重要组成部分,建立在前人研究工作的基础上,本文尝试采用多智能体的分布式控制技术来解决复杂的交通信号控制问题,构造了多智能体的城市交通控制系统控制流程,提出基于同时扰动随机逼近算法/人工神经网络的改进的交通控制模型.模型通过采用同时扰动随机逼近算法来更新神经网络的权重,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.最后作者应用微观交通仿真系统对模型的有效性在较为复杂的交通网络中进行了测试,仿真结果表明了该方法的有效性.
关键词
分布式控制
交通信号控制
多智能体
同时扰动随机逼近算法
Keywords
distributed control
traffic signal control
multi-agent
simultaneous
perturbation
stochastic
approxi-
mation
algorithm
分类号
U491.54 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
复杂大系统建模的模糊神经网络方法
被引量：
3
2
作者
刘俊强
伞冶
王子才
机构
哈尔滨工业大学
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2001年第3期304-307,共4页
基金
国家自然科学基金资助!(69874007)
文摘
提出了一种新的复杂大系统建模方法。采用模糊神经网络对复杂大系统对象中的结构不确定性因素进行建模，并利用同步扰动随机近似算法对模型参数进行在线调整。将该方法应用于直升机旋翼自转着陆过程的仿真建模中，给出了全量模型和模型调整过程。仿真结果表明，该方法是切实可行的。
关键词
复杂大系统
建模
模糊神经网络
系统仿真
Keywords
complex large-scale system
modeling
fuzzy neural networks
simultaneous perturbation stochastic approxi- mation
helicopter
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于神经网络的实时交通信号控制与仿真研究
刘红红
杨兆升
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2008
12
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职称材料
2
复杂大系统建模的模糊神经网络方法
刘俊强
伞冶
王子才
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2001
3
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职称材料
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