【摘 要】
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针对交通流的特点,建立了基于神经网络的交通状态模糊判别方法。综合考虑检测器采集的流量、速度和占有率信息,采用三个模糊规则进行推理,利用具有模糊输出的BP神经网络对交
【机 构】
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华南理工大学,广东交通职业技术学院
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针对交通流的特点,建立了基于神经网络的交通状态模糊判别方法。综合考虑检测器采集的流量、速度和占有率信息,采用三个模糊规则进行推理,利用具有模糊输出的BP神经网络对交通状态进行评价。利用虎门连升路采集的交通信息对算法进行了验证。研究表明,该方法具有较强的自学习、自组织和自适应能力,不仅可以确定交通的状态,而且可以识别出属于该状态的程度,使判别结果更加具体,为交通状态的判别提供了一种新思路。
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