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基于PID神经网络的快速路人口匝道控制

         

摘要

Due to the traits of nonlinear, capacity of study and its adaptive features, combined with the neural network control and freeway ramp metering, a control approach is proposed for coordinated ramp metering based on PID neural network. Simulation results show that compared to ALINEA control, this method can stabilize the freeway traffic density more effectively.%鉴于神经网络具有良好的非线性特性、学习能力以及自适应能力,将神经网络控制与快速路入口匝道控制结合起来,提出了一种基于PID神经网络的入口匝道的协调控制方法.仿真结果表明,较之于ALINEA控制,该方法能更好地稳定快速路的主线交通流密度.

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