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基于Elman神经网络的短时交通流预测模型: 城市交通是一个复杂的大系统,在对城市交通进行实时自适应控制时往往需要预先知道各个路口的交通量,因此,交通流预测是实施实时自适应控制的重要环节。本文以城市道路网络中典型的干线多路口路段为研究对象,深入研究了交通流的特点,提...; 赵建玉高慧贾磊; 关键词：交通流 ELMAN神经网络; 文献传递

基于遗传算法的小波神经网络交通流预测被引量：27: 2007年; 城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流预测是智能交通系统,特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键.基于交通流预测的特点,给出了基于遗传算法的小波神经网络的交通预测模型GA-WNN,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行前期优化训练,部分代替了小波框架神经网络中按单一梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了单一梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺陷.仿真实验验证了GA-WNN预测模型对短时交通流的预测的有效性.; 李婧瑜李歧强侯海燕杨立才; 关键词：遗传算法小波神经网络交通流预测

基于Internet的PID自整定系统及其应用: 2008年; 介绍了一种先进的基于Internet的PID控制器自整定系统,并详细叙述了本系统在HVAC系统中的应用。该系统可以在远程计算机上运行,也可以在与过程相连的装有数据采集卡的本地计算机上运行。为了使不同动态特性的过程都能够获得较好控制性能,系统集成了4种过程辨识方法及5种PI/PID整定方法。实验结果表明,该自整定系统在HVAC系统应用中表现出较好的控制效果和较强的灵活性。; 赵永国贾磊蔡文剑; 关键词：PID控制自整定 HVAC系统动态特性

基于智能计算的干线多路口交通信号控制被引量：8: 2008年; 评述基于递阶模糊神经网络、高阶广义神经网络及模糊控制、遗传算法和模拟退火算法等几种当前主要的基于智能计算的干线多路口交通信号控制方法的优缺点,分析得出将智能计算方法有效结合可有效改善控制的结论,提出该领域的研究将向混合智能计算以及与相关学科结合发展的趋势。; 盖斐赵建玉贾磊; 关键词：交通信号控制

一种积分过程PID自整定方法被引量：6: 2008年; 针对积分加滞后过程,提出了一种设定值加权的PID控制器参数自整定方法,并且针对该方法定义了一种鲁棒性能指标.首先引入一种内部反馈结构,利用内部反馈结构中的比例控制器将积分过程转换为广义稳定过程,这就使得普通PID控制器设计方法可以在积分过程中得以应用.利用该方法并基于该鲁棒指标设计的控制器一方面克服了传统PID控制方法在控制积分过程时存在的结构上的缺陷,同时又提高了系统的鲁棒性和控制性能,仿真结果也表明基于本方法整定的控制器的控制效果要优于其它方法.; 赵永国贾磊蔡文剑; 关键词：PID控制器自整定积分过程鲁棒性

基于RBF神经网络的交通流量预测算法被引量：24: 2007年; 传统的径向基函数神经网络构造算法大多是根据先验知识和以往的经验事先确定网络的隐层结构,采用传统聚类和最小二乘法训练网络的各项参数,这种算法一般是基于局部搜索机制,使得训练的参数往往陷入局部极小值.提出用遗传算法结合一种新的聚类方法即最疏集(MSS-most scattered set)均值聚类算法和传统的最小二乘法来训练RBF(radial basis function)网络结构参数的方法.该方法不仅避免了网络训练陷入局部极小的问题,而且新的聚类方法的计算效率有所提高.通过把该算法应用在交通流预测方面,取得了令人满意的效果.; 朱文兴龙艳萍贾磊; 关键词：RBF神经网络遗传算法

基于子区域交通流优化的交叉口信号控制研究被引量：8: 2012年; 为了减少车辆平均延误时间,提高城市区域交通通行效率,结合实际交叉口地理特征和区域交通流数据,建立了一种基于子区域交通流优化的交叉口信号控制模型,并应用遗传算法获得模型的最优解。在模型中,考虑相邻交叉口信号之间的协调,以车辆平均延误时间最小为优化目标,采用HCM2000延误计算方法,并在优化过程中嵌入Robertson车队离散模型,保证提出模型的可行性和有效性。在VC++6.0中编写程序,获得交叉口信号最优控制方案,最后通过CORSIM仿真证明该控制方案的优劣。结果表明:与现有基于共同周期的协调控制方法相比,所提出的模型能够获得更优的交通效益,为区域交通信号控制提供了一种新的思路。; 臧利林朱文兴; 关键词：交通工程交叉口信号优化控制

基于交通流预测的城市干道相交路口信号控制被引量：2: 2008年; 提出了一种基于交通流预测的主干道相交路口优化控制方法,将交通流预测与交通信号控制相结合,用于解决交通流量较大的城市主干道相交路口的信号控制问题。建立神经网络预测模型,用变异粒子群优化算法优化网络结构以提高预测精度和速度,将预测的下2个相位队长作为模糊控制的输入以确定下一绿相位时间,在后一绿相位持续时间内放行该相位经预测但尚未全部排队的车辆。仿真实验表明该方法能有效地减小平均车辆延误时间,达到了保持干道交通通畅的目的。; 赵建玉盖斐贾磊; 关键词：神经网络交通流预测模糊控制

A Total Generalized Optimal Velocity Model and Its Numerical Tests被引量：1: 2008年; A car-following model named total generalized optimal velocity model （TGOVM） was developed with a consideration of an arbitrary number of preceding vehicles before current one based on analyzing the previous models such as optimal velocity model （OVM）, generalized OVM （GOVM） and improved GOVM （IGOVM）. This model describes the physical phenomena of traffic flow more exactly and realistically than previous models. Also the performance of this model was checked out by simulating the acceleration and deceleration process for a small delay time. On a single circular lane, the evolution of the traffic congestion was studied for a different number of headways and relative velocities of the preceding vehicles being taken into account. The simulation results show that TGOVM is reasonable and correct.; 朱文兴刘允才

交通流实时预测的混沌时间序列模型被引量：14: 2007年; 针对城市交通流普遍存在的混沌特性,介绍了一种改进的加权一阶局域预测模型,并将其应用于交通流实时预测中。为了进一步提高算法的精度与速度,对最优邻域的点数进行动态选择,通过改进,使之成为一种鲁棒性强、预测精度高的实时预测算法,并能有效地用于短时交通流的预测问题中。仿真结果表明:该算法完全满足实时交通流预测的需要,为交通信号智能控制和交通流诱导奠定了坚实的基础。; 臧利林贾磊杨立才刘涛; 关键词：交通工程交通流混沌时间序列

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