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基于粗糙集高速公路混沌T-S FNN控制仿真
被引量：
4
1
作者
庞明宝
贺国光
+1 位作者
赵新萍
东方
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期370-376,共7页
研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,...
研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器;采用粗糙集理论建立混沌控制器知识库,确定模糊神经网络控制器结构并提取模糊规则;采用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化。仿真结果表明:采用该方法设计的智能混沌控制器,可实现保持高速公路有序运动、避免交通堵塞、提高交通通行能力的目的,是提高高速公路管理控制水平的有效方法。
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关键词
高速公路
混沌控制
T-S模糊神经网络
粗糙集
模糊C-均值聚类
仿真
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职称材料
题名
基于粗糙集高速公路混沌T-S FNN控制仿真
被引量：
4
1
作者
庞明宝
贺国光
赵新萍
东方
机构
河北工业大学土木工程学院运输系
天津
大学
系
统
工程
研究所
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期370-376,共7页
基金
国家自然科学基金(50478088
50808064)
河北省自然科学基金(E2011202073)
文摘
研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器;采用粗糙集理论建立混沌控制器知识库,确定模糊神经网络控制器结构并提取模糊规则;采用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化。仿真结果表明:采用该方法设计的智能混沌控制器,可实现保持高速公路有序运动、避免交通堵塞、提高交通通行能力的目的,是提高高速公路管理控制水平的有效方法。
关键词
高速公路
混沌控制
T-S模糊神经网络
粗糙集
模糊C-均值聚类
仿真
Keywords
freeway
chaos control
Takagi-Sugeno fuzzy-neural networks （T-S FNN）
rough sets
fuzzyC-means （FCM） clustering
simulation
分类号
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U491.5 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粗糙集高速公路混沌T-S FNN控制仿真
庞明宝
贺国光
赵新萍
东方
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
4
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