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基于模糊神经网络的交叉口信号控制与仿真 交叉口是城市道路交通系统中的重要部分,其管理与控制对于保障道路安全、缓解拥堵、提高道路效率具有重要意义。随着城市化进程的发展,交叉口的数量不断增加,其管理与控制也愈加复杂。传统的交叉口控制方式往往采用定时控制方式,存在控制精度低、时效性差、容错率低等问题。因此,基于模糊神经网络的交叉口信号控制成为当前研究的热点。 模糊神经网络是一种集成模糊逻辑理论和神经网络理论的智能控制方法,其具有自适应性强、容错率高、具有较高的控制精度等优点。通过将模糊理论和神经网络进行结合,可以有效地实现对于交叉口信号控制的优化与改进。 基于模糊神经网络的交叉口信号控制系统主要从以下几个方面进行研究:第一,建立交叉口信号控制模型。通过实际交叉口道路宽度、车流量等数据信息,建立起交叉口信号控制模型。第二,建立模糊神经网络。建立起模糊神经网络,包括输入层、隐层和输出层,并通过调整权重和阈值对其进行训练和优化。第三,确定控制策略。针对不同的交通需求,通过优化模糊神经网络结构和参数配置来确定合适的信号控制策略。 基于模糊神经网络的交叉口信号控制系统优点显著,不仅能够实现对道路交通流量的精确预测,而且能够自适应地根据交通流量调整信号控制时间,达到提高道路使用效率、降低拥堵通行时间的目的。 据研究结果显示,基于模糊神经网络的交叉口信号控制系统在实际交通场景中应用时,优化后的控制策略可以将交通拥堵时间降低30%以上,有效提高了道路通行效率,对于缓解城市道路交通压力具有重要意义。 综上所述,基于模糊神经网络的交叉口信号控制系统具有显著的优势和应用前景,能够对于城市道路交通效率的提高、道路通行能力的增强和减少拥堵时间等方面做出重要贡献。对于未来城市交通管理和控制的实际应用具有重要意义。