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基于人工神经网络PID控制器的快速路出入口控制算法
  • ISSN号:1004-731X
  • 期刊名称:《系统仿真学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]清华大学自动化系,北京100084, [2]海南省委办公厅,海口570203
  • 相关基金:Foundation item: the National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) (No.2006AA11Z208); National Program on Key Basic Research Project (973 Program)(No.2006CB705506)
中文摘要:

在考虑出口排队的情况下,建立了快速路出入口控制的数学模型,利用神经网络调节PID控制器的参数,达到出入口控制的最优化,并对北京三环路联想桥至蓟门桥路段进行了仿真分析,将仿真结果与传统的反馈控制算法ALINEA进行了比较。结果表明,在快速路处于非高峰时段,该算法能够维持主路的交通流密度在理想范围的同时,使出入口排队长度尽可能小,保证了交通参与者的公平性。

英文摘要:

The mathematical model of the ramp control is formulated. The control objective is to maintain the freeway operated at a desired traffic density and to diminish the queue length on/off the ramp as short as possible. Integrated with artificial neural network, PID control was applied to a section from Lenovo Bridge to Ji-Men Bridge at the 3th ring-freeway of Beijing by simulating. Simulation results have been compared with the classic feedback algorithm AL1NEA method. The results show that this algorithm is effective and can maintain the mainstream traffic flow density in a desired value.

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编:李伯虎
  • 地址:北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编:100039
  • 邮箱:simu-xb@vip.sina.com
  • 电话:010-88527147
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-731X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:51729