基于BP神经网络的入口匝道控制算法

张玉梅; 曲仕茹; 温凯歌

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基于BP神经网络的入口匝道控制算法

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针对现有的入口匝道控制方案不能有效缓解高速公路交通拥挤及堵塞问题,提出了一种使用BP神经网络的非线性方法设计感应匝道控制的算法.首先建立了高速公路交通流动态模型,在此基础上,结合BP神经网络设计了非线性反馈匝道控制算法.在MATLAB环境下,比较了无控制、ALINEA控制和BP神经网络控制3种不同控制方法的有效性.结果表明,BP神经网络方法在抑制交通流密度波动方面优于ALINEA控制,且能使高速公路主线交通流密度保持在期望值附近.此外,该算法具有自学习功能,可以在线调节神经网络的连接权值以适应不同的交通流模式.

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来源
《西北工业大学学报》 |2007年第6期|820-823|共4页
作者
张玉梅; 曲仕茹; 温凯歌;
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作者单位

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 U491.14;
关键词
高速公路; 入口匝道控制; BP神经网络; 交通流密度;

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