基于多路口预测与实时配时合作的交通控制系统设计

摘要：

交通流量的预测是实现智能交通控制的核心问题;利用电子车牌识别法对车辆进行计数,根据数理统计原理筛选对决策路口影响最大的样本数据,建立NARX动态神经网络预测模型,以路网多路口交通流的时间序列数据进行训练,预测后一天同时段的车辆数,计算出两方向总体配时差值,再分配于早晚高峰时段,并进行实验得出理想现象;严重拥堵情况下启动实时配时与应急方案;选取上海市长宁区常年拥堵的金沙江路与中山北路交叉口为中心点,进行Matlab仿真实验,所得预测数据与实际值比较差值较小,验证了以多路口数据预测单路口的创新设计能在实际交通中应用,且能与实时配时方案合作,缓解交通拥堵.

关键词：多路口、NARX、预测、交通控制

所属期刊栏目：26

分类号：TP11(自动化基础理论)

在线出版日期：2019-01-12（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：93-96