基于混沌算法的交通流量车辆调度过程仿真

摘要：

研究交通车辆的高效调度的问题.随着车辆交通复杂程度的增加,调度过程中车辆的可调度流量特征变得复杂,呈现了非线性变化.传统的车辆调度方法都是以流量特征为基础进行调节,受到交通流量的非线性变化影响,效率偏低.为解决上述问题,在传统的小波神经网络预测交通调度模型中,引入了混沌重构的混沌时间序列预测,并且加入一种基于混沌算法的快速交通信息学习算法,在实际小波神经网络调度模型的建立中,以交通流量混沌时间序列为基础,确定网络模型的输入神经元个数、隐含层个数以及神经元个数,克服非线性的干扰.仿真结果表明,改进模型对车辆的调度精度和改进效果较好.

关键词：混沌算法、时间序列、小波神经网络

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61171141;广东省产学研省部合作专项资金项目2012B091100448

在线出版日期：2014-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：162-165