基于模糊神经网络的智能交通信号控制设计
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- 2021-04-27
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为了解决当前城市交通拥堵问题,采用更加智能化的控制方法提高城市交通信号控制效率是当前计算机应用实践的重点。根据模糊控制的原理,引入神经网络在自学习方面的优势,提出了一种基于模糊神经网络的智能交通信号控制方法,以车辆排队长度和当前信号周期作为输入,以信号周期内的信号周期增量作为输出,通过模糊控制规则,进而完成对信号周期的实时动态控制,并及时调整交通信号灯相位差。通过MATLAB软件对上述方案进行仿真,验证了方案的可行性,为当前城市车辆交通控制提供了一种可行方案。
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