基于主从粒子群的模糊小波神经网络交通控制

城市交通智能控制是ITS的重要组成部分,交叉口是决定道路通行顺畅的制的基础.为提高路口的通行能力,提出了主从结构的粒子群算法优化模糊小波神经网络参数,并将其应用于交通信号的控制.算法中,主级粒子进行全局搜索,从级粒子以主级粒子找到的最优解为中心进行局部搜索.仿真结果表明该算法能够有效减少交叉口车辆平均延误时间,提高道路通行能力.     

接触器分断时高频过电压及电流信号采集技术

接触器分断时产生的频率高、幅值大的过电压信号是衡量接触器性能的重要指标之一。本文介绍了以数字信号处理器(DSP)为核心的高速数据采集系统，并对主要硬、软件技术进行了详细说明。     

基于PCI总线的高速数据采集与处理系统研究

介绍了以数字信号处理器(DSP)为核心的基于PC I总线的高速数据采集与处理系统。该系统采用DSP内部的A/D转换器对高频信号进行采集,用小波分析法对数据进行预处理与分析,通过PC I总线进行主、从机间的数据通信。研究了高速数据采集卡的硬件组成和软件设计,分析了PC I接口的设计。实验证明,该系统能够完成继电器触头分断时过电压信号的采集、处理与快速传输。     

DSP与PC机间的DMA通信接口设计

文章介绍了应用于电器试验高速数据采集的以DSP（数字信号处理器）为核心的高速数据采集系统。研究了DSP与PC机之间的通信方式 ，对采用DSP（直接存储器存取）通信方式的数据传输接口电路进行了重点讨论，对所涉及的主要硬件及软件技术进行了详细说明。     

继电器电寿命试验中数据采集与处理技术的研究

研制了继电器电寿命试验计算机控制与检测设备,研究了电寿命试验参数(电网频率、功率因数)的计算方法。     

电器试验中计算机数据检测与处理技术

如何利用计算机对有触点电器试验中的电气参数的数据进行检测、处理与显示,如电压、电流、频率和功率因数等参数,是计算机控制电器试验装置的关键技术之一。先介绍电器试验中的电压、电流信号的计算机检测技术;然后介绍采用快速傅立叶变换（ＦＦＴ）计算电压频率和功率因数的方法。     

基于粒子群的模糊神经网络交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键.针对城市交通流的特点, 本文建立了模糊神经网络模型预测短时交通流量,并采用全局优化的粒子群算法优化模糊神经网络的参数.仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度.     

基于遗传粒子群算法的高维复杂函数优化方法

针对高维复杂函数优化的特点,提出了一种遗传算法与粒子群算法相结合的主-从结构算法。算法中,主级为全局搜索的遗传算法;从级为局部邻域搜索的粒子群算法。通过主-从协调机制和从级转换函数设计,使算法不依赖复杂的编码方式和进化算子进行全局精确搜索。通过仿真和比较实验,验证了算法对高维复杂函数优化的有效性。     

基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键。针对城市交通流的特点,建立了模糊神经网络预测模型,并将全局优化的蚁群算法和粒子群算法组成递阶结构优化模糊神经网络的参数。算法中,主级为蚁群算法,进行全局搜索;从级为粒子群算法,进行局部搜索。仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度。     

基于粒子群的模糊神经网络交通信号控制

针对城市交通流的特点,提出了一种单交叉口多相位模糊神经网络交通信号控制模型,并采用全局优化的粒子群算法优化模糊神经网络参数.仿真结果表明该算法能够有效减少交叉口车辆平均延误时间,提高道路通行能力.