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城市交通系統(tǒng)是一個非常復雜的﹑非線性系統(tǒng)，很難建立精確的數(shù)學模型，本文針對單交叉路口紅綠燈控制問題，基于改進的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法，提出并設計了兩級加權神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，進行實時控制。仿真結果表明，本文方法優(yōu)于傳統(tǒng)控制方法。
關鍵詞：交通控制；神經(jīng)網(wǎng)絡；關鍵車流；
Abstract: City traffic system is a very complicated non-linear system. It's very difficult to
build precise mathematical model. For the control problem in one intersection, based on improved BP neural network algorithm, in this paper, I propose and design hierarchical weighted neural network controller. It's used to control traffic on time. The simulation results show that this control method is better than traditional methods.
Key words: Traffic control; Neural network; Key traffic flow
關鍵詞：交通控制；神經(jīng)網(wǎng)絡；關鍵車流；
Abstract: City traffic system is a very complicated non-linear system. It's very difficult to
build precise mathematical model. For the control problem in one intersection, based on improved BP neural network algorithm, in this paper, I propose and design hierarchical weighted neural network controller. It's used to control traffic on time. The simulation results show that this control method is better than traditional methods.
Key words: Traffic control; Neural network; Key traffic flow
控制系統(tǒng)
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