基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化

来源 :重庆交通大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hoooopy

【摘要】

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针对交叉口信号配时仅仅依靠单一历史数据进行计算的现状,为了使交叉口信号周期时长能够充分利用过往历史数据,根据城市交通流量具有周期性与不确定性的特点,提出了一种基于R

【作者】

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成卫刘翔雷建明

【机构】

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昆明理工大学交通工程学院,玉溪市公安局交通警察支队

【出处】

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重庆交通大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2021年4期

【关键词】

：

交通工程预测 RBF神经网络交叉口信号周期时长多目标优化遗传算法 traffic engineering prediction RBF neural n

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针对交叉口信号配时仅仅依靠单一历史数据进行计算的现状,为了使交叉口信号周期时长能够充分利用过往历史数据,根据城市交通流量具有周期性与不确定性的特点,提出了一种基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化方法。根据交叉口晚高峰历史交通流量对RBF神经网络进行训练,用训练好的RBF神经网络去预测未来某一天交叉口晚高峰的交通流量;结合直行当量系数法将预测得到的交通流量转换为等效直行车流量,建立以平均车辆延误及车辆平均停车率为主要控制目标的多目标优化模型,用MATLAB建立遗传算法进行求解;以平均车辆延误与车辆

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