【摘 要】
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本文将实时信号配时视为一个多输入、多输出的系统,输入为交叉口各车流的初始排队长度的车辆到达率,而输出则是各相位绿灯时间和周期时长.利用神经网络强大的非线性映射能力,
【机 构】
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武汉大学数学与统计学院,湖北武汉,430072
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本文将实时信号配时视为一个多输入、多输出的系统,输入为交叉口各车流的初始排队长度的车辆到达率,而输出则是各相位绿灯时间和周期时长.利用神经网络强大的非线性映射能力,通过三层BP网络来表达这一输入输出系统.特别地,我们建立了一个以路口交通流数据为已知参数,以配时参数为决策变量,而以路口总延误为目标函数的优化模型.利用这个优化模型产生神经网络的学习样本,对神经网络进行训练,完成训练后的神经网络即可用于交叉口的信号实时配时.
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