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基于FANN理论的城市道路交通状态判别算法

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结合实际项目研究,提出了利用人工神经网络(ANN)结合模糊逻辑(Fuzzy Logic)推理的道路交通状态判别算法.该算法用两层BP网络预测未来时间段内的交通流量和平均车速,根据专家经验提炼出道路状态判定规则,建立二维模糊推理机,将预测得到的交通参量输入到模糊推理机中,实现由交通参量到道路交通状态的映射.应用结果证明了该算法具有类似人类思维的特点,非常适合用来判定城市道路交通状态.

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来源
《2007中国控制与决策学术年会》|2007年|541-544|共4页
会议地点无锡
作者
张立东; 王英龙; 潘景山; 段青;
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作者单位

中国自动化学会;

中国航空学会;

中国系统仿真学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电子计算机在公路运输和公路工程中的应用 ; 人工神经网络与计算 ;
关键词
城市交通管理; 道路交通状态; 人工神经网络; 模糊逻辑; 交通流量; 平均车速; FANN理论;

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