智能運(yùn)輸展望(編輯修改稿)
2025-01-22 01:47 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 邏輯來(lái)初始化神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、收斂性等，都是有待進(jìn)一步研究的問(wèn)題。 n把模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，將監(jiān)測(cè)手段和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制融合，在反饋混合模糊監(jiān)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)基礎(chǔ)上，提出一個(gè)模糊逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)攝動(dòng)系統(tǒng)，現(xiàn)在已經(jīng)取得一些突破性的進(jìn)展。我們的這些工作都是對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的補(bǔ)充和完善，對(duì)開(kāi)展智能運(yùn)輸?shù)难芯繉⒕哂袉⒌献饔煤同F(xiàn)實(shí)意義。 匝道測(cè)控模型的參數(shù)辨識(shí) n 我們從高速公路交通流的宏觀、動(dòng)態(tài)特征出發(fā)，首先給出了交通流控制和仿真中常用的宏觀、動(dòng)態(tài)、確定性交通流模型，并利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，既可以和高速公路實(shí)際的交通狀況吻合，又簡(jiǎn)化計(jì)算，且收斂性較好。其實(shí)質(zhì)是通過(guò)控制高速公路交通流的流量，來(lái)提高高速公路的服務(wù)流量，避免或消除阻塞，減少高速公路上的車(chē)輛延誤，以實(shí)現(xiàn)交通流的安全暢通。從而獲得能比較準(zhǔn)確描述交通流真實(shí)行為的模型 .以此來(lái)解決高速公路交通流的最優(yōu)控制問(wèn)題。 匝道測(cè)控的因素空間分析 n 從系統(tǒng)的觀點(diǎn)出發(fā) ,把車(chē)輛和道路（例如：公路負(fù)載能力、事故率、燃料消耗、尾氣排放水平、公眾接受程度等等）綜合一起考慮 ，首先我們對(duì)匝道測(cè)控的各種因素進(jìn)行分析，建立匝道測(cè)控的監(jiān)測(cè)策略的因素空間，形成因素空間中的網(wǎng)絡(luò)圖。n 提出了一種基于因素空間分析的預(yù)測(cè)模型。 時(shí)間匝道通行能力20040024181260圖 1 高速公路匝道日道路通行能力變化圖模糊逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)攝動(dòng)系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性條件 n 基于 TakagiSugeno模型的穩(wěn)定性分析，我們著重研究了反饋式 SAM的穩(wěn)定性分析問(wèn)題，通過(guò)李雅普諾夫穩(wěn)定性概念和基于 TakagiSugeno模型的穩(wěn)定性分析的結(jié)合，得到了離散的 SAM穩(wěn)定性條件，而且還給出了即使所有則部分規(guī)則矩陣都是穩(wěn)定的，并有位于 z平面單位圓的特
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