高速公路入口匝道模糊神经网络ACO控制

摘要：

针对入口匝道控制中局部需求大于高速公路主线容量情况下Alinea控制算法不能有效反馈的问题,结合模糊控制和神经网络的优点,通过神经网络来训练模糊控制规则,提出蚁群算法优化的模糊神经网络控制器,并对控制器应用于入口匝道控制进行了详细设计.仿真结果表明,基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器学习次数远小于Alinea控制算法,且收敛速度快,运算效率高,控制品质好,能够更好地稳定主线交通流密度.

关键词：入口匝道控制、模糊神经网络、蚁群算法

所属期刊栏目：27

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2009-12-28（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：173-176