基于模糊神经网络的交通信号灯的智能控制  

作　　者：谢俐俐[1] 洪梅[1] 

机构地区：[1]常州轻工职业技术学院,江苏 武进 213164

出　　处：《中国科技期刊数据库 科研》2015年第11期00033-00034,共2页

摘　　要：道路交通状况的控制采用了模糊神经网络的控制算法,建立了基于图像处理后的智能交通信号灯控制系统,并且设计了简单较为准确的自适应准则,可以使系统自动的修正现有样本同时完成自身的训练,使得系统足以适应长期变化的道路交通状况。各种控制算法的评价指标以平均延误的时间作为依据,制作了对模糊控制、神经网络控制和模糊神经网络控制的仿真试验,试验表明:当交通流量处于中等或明显不均匀时模糊神经网络控制具有优越的控制性能,同时,仿真实验还表明模糊神经网络控制能够很好地适应交通流的变化的需求。

关 键 词：模糊控制 神经网络 自适应 

分 类 号：U491.51[交通运输工程—交通运输规划与管理] TP183[交通运输工程—道路与铁道工程]