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基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法 被引量：19
1
作者 杨世坚 贺国光 《系统工程》 CSCD 北大核心 2004年第8期83-86,共4页
短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明:所提出的... 短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明:所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。 展开更多
关键词 交通控制与诱导 短时交通流预测 模糊C均值聚类 BP神经网络
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基于CPS理论的城市交通控制与诱导融合框架 被引量：12
2
作者 龚 李苏剑 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期114-120,共7页
以避免交通拥堵和提高交通效率为目标,同时满足交通用户要求和交通系统交通流均衡要求,对城市交通控制与诱导融合框架进行研究。分析城市交通控制与诱导系统和信息物理融合系统(CPS)的特性及两者关联。探讨CPS理论应用于城市交通控制与... 以避免交通拥堵和提高交通效率为目标,同时满足交通用户要求和交通系统交通流均衡要求,对城市交通控制与诱导融合框架进行研究。分析城市交通控制与诱导系统和信息物理融合系统(CPS)的特性及两者关联。探讨CPS理论应用于城市交通控制与诱导系统的各项技术要求。根据动态城市交通流诱导系统和城市交通信号控制系统的内容,针对两者相关性、冲突性与解决方法,考虑信息物理融合系统的人机系统特点,提出一种基于信息物理融合系统理论的城市交通控制与诱导融合框架。该框架包含计算部分、通讯部分、控制部分和物理世界部分,增强了城市交通流诱导系统和城市交通信号控制系统的融合度,侧重从技术层面分析两者深度融合的可行性,为智能交通系统中交通控制与诱导融合的实施提供理论依据。 展开更多
关键词 智能运输系统 交通控制与诱导 信息物理融合系统 融合框架
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基于多智能体的城市交通流控制原型系统 被引量：7
3
作者 赵建有 赵丽平 《交通运输工程学报》 EI CSCD 2003年第3期101-105,共5页
对中国目前的城市交通流控制系统存在的问题进行了分析。针对原系统结构中的不足提出了构建基于多智能体的智能城市交通流控制系统的思路,并研究了该系统的基本框架和实现途径及方法,同时探讨了该系统中各个交通智能体的结构以及它们的... 对中国目前的城市交通流控制系统存在的问题进行了分析。针对原系统结构中的不足提出了构建基于多智能体的智能城市交通流控制系统的思路,并研究了该系统的基本框架和实现途径及方法,同时探讨了该系统中各个交通智能体的结构以及它们的协调合作关系,为基于多智能体的智能城市交通流控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。 展开更多
关键词 交通工程 城市交通控制与诱导 多智能体 分布式控制 实时控制
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基于Q-学习算法的交通控制与诱导协同模式的在线选择 被引量：3
4
作者 杨庆芳 杨朝 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1215-1219,共5页
采用Q-学习算法实现了交通控制与诱导协同模式的在线选择。首先,采用Q-学习算法训练多智能体,根据多智能体内部的推理得到不同交通状态下的最优协同模式,最终实现交通控制与交通诱导协同模式的在线选择与转换。仿真结果表明,本文提出的... 采用Q-学习算法实现了交通控制与诱导协同模式的在线选择。首先,采用Q-学习算法训练多智能体,根据多智能体内部的推理得到不同交通状态下的最优协同模式,最终实现交通控制与交通诱导协同模式的在线选择与转换。仿真结果表明,本文提出的基于Q-学习算法的协同模式选择方法在一般交通拥挤状态下具有较好的协同控制效果,对比离线式模式选择方法更能适应交通状态的不断变化,从而达到有效避免严重交通拥堵、改善路网性能的目的。 展开更多
关键词 交通运输工程 交通控制与诱导协同 模式选择 Q-学习算法 回报函数
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