【摘 要】
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研究城市交叉口交通控制信号优化配时问题.以Hopfield 网络和混沌模型为基础,开发了多层反馈混沌神经网络,将其应用于城市交通控制信号配时优化,并开发了应用于优化计算的能
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,五邑大学信息学院
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研究城市交叉口交通控制信号优化配时问题.以Hopfield 网络和混沌模型为基础,开发了多层反馈混沌神经网络,将其应用于城市交通控制信号配时优化,并开发了应用于优化计算的能量函数和车辆平均延误计算式;探讨了城市交通系统的混沌特性,并开发混沌定量判别算法.以广东某交叉路口为对象进行了仿真,结果表明：与传统的配时方法相比,采用所开发的多层反馈混沌神经网络进行优化配时,交叉路口车辆的平均延误可以平均减少25.1%,可以大大提高路口的通行效率.该网络也可以应用于其他对象的优化.
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