【摘 要】
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由于人工神经网络具有表征复杂输入输出系统的强大功能,将其用于城市道路交叉口的实时信号配时,是极有应用前景的尝试.针对我国城市道路交叉口的实际情况,本文提出了一种改进
【机 构】
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武汉大学数学与统计学院应用数学系,武汉,430072
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由于人工神经网络具有表征复杂输入输出系统的强大功能,将其用于城市道路交叉口的实时信号配时,是极有应用前景的尝试.针对我国城市道路交叉口的实际情况,本文提出了一种改进的BP学习算法来解决用于交叉口实时信号配时的神经网络的训练问题.该算法针对传统BP学习算法收敛速度较慢的缺点,采用粒子群优化算法来训练网络,使学习速度有显著的提高.程序运行表明,与传统BP算法相比,不仅收敛速度快,而且所得的结果优于经典方法.这将有助于在相同的信号周期内降低了交叉口的总延误,提高了通行能力,使神经网络发挥更好的控制效果.
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