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鉴于模糊神经网络具有良好的非线性特性、学习能力、自适应能力和抗干扰能力，本文将模糊神经网络技术引入到高速公路入口匝道控制中．提出一种基于GA和BP算法的模糊神经网络控制器，并对控制器进行了详细设计．设计过程主要分为三部分：输入输出参数的选择、模糊神经网络的结构设计以及基于GA-BP的学习算法设计．最后，使用MATLAB软件对其进行了仿真．仿真结果表明，本文提出的方法是有效的，较之基于BP的模糊神经网络控制和ALINEA控制，能更好地稳定主线交通流密度．