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以四相位单交叉口为研究对象,计算推导交叉口的延误计算模型,包括公交优先相位减少的延误以及非公交优先相位增加的延误。模型以减少人总延误最大为控制目标,采用粒子群算法优化求解,从而得到最优的绿信比,并通过仿真算例验证算法的有效性。 相似文献
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基于粒子群优化的神经网络短时交通流量预测 总被引：3，自引：0，他引：3
基于短时交通量的不确定特性,对城市相邻交叉口路段的交通流建模方法进行了研究.提出了基于粒子群优化的BP神经网络的信号交叉口交通量预测模型.该模型以BP神经网络为基础,用PSO算法对BP神经网络权值和阚值进行优化,从而提高了网络的预测精度.实时预测时,不只考虑本路口前几个时段交通量,同时也考虑了上下游路段的交通量的影响.仿真结果表明,粒子群-BP神经网络预测模型可以成为交通量预测的一种有效手段. 相似文献
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