【摘 要】
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城市交通流受时间与空间因素的影响,文章综合考虑交通流的时空相关性,进行了时空维度的交通数据处理与交通协同控制;采用遗传算法(genetic algorithm,GA)小波神经网络(wavele
【机 构】
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重庆交通大学交通运输学院,连云港杰瑞电子有限公司
【基金项目】
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重庆市基础与前沿研究计划资助项目(cstc2016jcyjA0010),重庆交通大学研究生教育创新基金资助项目(2019S012)
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城市交通流受时间与空间因素的影响,文章综合考虑交通流的时空相关性,进行了时空维度的交通数据处理与交通协同控制;采用遗传算法(genetic algorithm,GA)小波神经网络(wavelet neural network,WNN)模型与最小二乘法对时空维度的交通数据进行融合,建立了时空相关的城市交通协同控制模型;结合GA群体搜索技术与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)快速收敛能力,提出了基于GA-PSO的协同控制求解模型。实例验证结果表明,考虑交通流时空特性影
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