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基于神经网络预测模型的高速公路递阶控制
  • ISSN号：1000-9965
  • 期刊名称：《暨南大学学报：自然科学与医学版》
  • 时间：0
  • 分类：U491.54[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：华南理工大学交通学院，广东广州510641
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(69974016)
作者： 撒元功, 徐建闽
关键词： 神经网络预测模型, 高速公路, 递阶控制, 入口匝道控制, 交通控制, 协调控制层
中文摘要：

利用递阶结构和神经网络来进行高速公路入口匝道控制，其基本思想是：把高速公路作为一个大系统问题，子系统为高速公路的路段，协调控制层负责计算各路段的期望轨线，应用神经网络对各路段交通状态进行预测，并根据预测结果实施控制。给出了控制器的构造方法并进行了仿真实验，实验结果表明，该方法能够有效地消除交通拥挤和维持主线车流稳定。

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期刊信息
  • 《暨南大学学报：自然科学与医学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:广东省教育厅
  • 主办单位:暨南大学
  • 主编：刘颖
  • 地址：广州市黄埔大道西601号
  • 邮编：510632
  • 邮箱：jdxblk@sina.com
  • 电话：020-85224092
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-9965
  • 国内统一刊号：ISSN：44-1282/N
  • 邮发代号:46-257
  • 获奖情况:
  • 2009年全国高校科技期刊优秀编辑质量奖,2010年获教育部科技司颁发“第三届中国高校优秀期...,2011年获广东省科学技术厅“第四届广东省优秀科技...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,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:9165