【摘 要】
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设计了一种基于历史交通数据的预测道路定点检测线圈占有率的自适应神经一模糊推理系统。利用该系统建立时段、流量、速度、车头时距与占有率之间的智能化输入输出关系。基于
【机 构】
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同济大学交通运输工程学院，上海 200092
【出 处】
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2007全国控制科学与工程博士生学术论坛
论文部分内容阅读
设计了一种基于历史交通数据的预测道路定点检测线圈占有率的自适应神经一模糊推理系统。利用该系统建立时段、流量、速度、车头时距与占有率之间的智能化输入输出关系。基于实测数据对系统进行训练和检测，从而确定系统的参数和模糊推理规则。训练数据和检测数据的预测表明误差可以控制。这种基于数据的智能化方法克服了传统方法对模型的依赖及经验判断的主观随意性，预测效果较为理想。
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