| 基于Elman神经网络的高速公路限速控制 |
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| 引用本文： | 李政,梁新荣.基于Elman神经网络的高速公路限速控制[J].微计算机信息,2007,23(28):27-29. |
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| 作者姓名： | 李政 梁新荣 |
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| 作者单位： | 1. 五邑大学信息学院,广东,529020
2. 529020,广东,五邑大学信息学院;510640,广州,华南理工大学交通学院 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金资助项目(06300326) |
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| 摘 要： | 限速控制是高速公路交通控制的重要措施和手段，为了提高限速控制精度，提出Elman神经网络建模方法。阐述了Elman神经网络的原理，根据高速公路主线上车辆群状态、路面状况、气象条件等信息，建立交通流速度限制Elman神经网络模型，Elman神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为2、12、12和1，采用Levenberg—Marquardt算法对Elman神经网络进行训练，并与RBF神经网络进行仿真对比。结果表明。Elman神经网络和RBF神经网络的训练误差分别为9．99769×100和2．38112×10^-4，与RBF神经网络相比较，Elman神经网络自适应能力强、泛化能力好，能准确地建立交通流速度限制模型．具有良好的应用前景。
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| 关 键 词： | Elman神经网络 高速公路 速度限制 仿真 |
| 文章编号： | 1008-0570（2007）10-1-0027-03 |
| 修稿时间： | 2007-07-23 |
Control for Freeway Speed Limitation Based on Elman Neural Network |
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| LI ZHENG,LIANG XINRONG.Control for Freeway Speed Limitation Based on Elman Neural Network[J].Control & Automation,2007,23(28):27-29. |
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| Authors: | LI ZHENG LIANG XINRONG |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Elman neural network freeway speed limitation simulation |
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