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针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了一种交叉口自适应可变相序的多相位控制算法,利用多层BP神经网络实现了公交优先的交通信号多层模糊控制。仿真结果表明,与定时公交优先控制模型相比,模糊神经网络控制器能有效地减少公交车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,可用于未来的信号控制系统中。
基于神经网络实现的交叉口可变相序公交优先模糊逻辑控制
【摘 要】
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针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了一种交叉口自适应可变相序的多相位控制算法,利用多层BP神经网络实现了公交优先的交通信号多层模糊控制。仿真结果表明,与定时公
【机 构】
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华南理工大学交通学院,江西理工大学信息工程学院
【出 处】
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现代交通技术
【发表日期】
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2009年3期
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