基于粒子群优化的神经网络实时交通信号配时

摘要：

由于人工神经网络具有表征复杂输入输出系统的强大功能,将其用于城市道路交叉口的实时信号配时,是极有应用前景的尝试.文章采用三层人工神经网络建立城市道路交叉口信号配时模型,并把粒子群优化算法作为神经网络的学习算法.该算法具有极高的全局优化形态与计算效率.这种方法建立的模型将有助于降低交叉口的总延误,提高通行能力,使神经网络发挥更好的控制效果.

关键词：信号配时、神经网络、粒子群优化、学习算法

所属期刊栏目：23

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-06-30（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：81-84