蜂群引导粗糙集前馈补偿动态博弈的交通预测

摘要：

交通网络节点和实体不断增长，对交通智能预测和控制提出更高的要求。传统方法采用智能神经网络PID控制方法进行交通控制，在交通并行负载无规则增长下，系统输出不能有效跟踪参考轨线，导致负载调度和控制效果不好。结合智能蜂群仿生算法和粗糙集理论，提出一种基于蜂群引导粗糙集前馈补偿动态博弈论的交通智能预测控制算法，建立一种基于粗糙集理论的前馈补偿动态博弈数学模型，控制参数在动态博弈中实现自适应寻优，迭代修正预测值的不确定性，预测模型收敛到最优解，克服实体无规则增长导致预测控制品质不好的问题。仿真实验表明，采用该控制方法对交通网络进行预测控制，能适用于大规模并行交通网络调度与预测控制，提高控制的鲁棒性。

关键词：交通、蜂群算法、粗糙集、预测控制

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：基于蜂群遗传算法的智能交通控制系统的研究12531759。

在线出版日期：2014-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：206-208