基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通系統(tǒng)檢測(cè)與控制.pdf

1、本文首先介紹了智能交通系統(tǒng)的概念，智能交通系統(tǒng)是一個(gè)跨學(xué)科、信息化、系統(tǒng)化的綜合研究體系，其主要內(nèi)容是將先進(jìn)的人工智能技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息與通信技術(shù)及電子傳感器技術(shù)等有效的集成，并應(yīng)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。 智能交通系統(tǒng)是近年來(lái)一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。本文從智能交通系統(tǒng)的背景出發(fā)，介紹了美國(guó)、歐洲、日本及其他一些發(fā)達(dá)國(guó)家在智能交通系統(tǒng)的

2、發(fā)展情況，并且介紹了中國(guó)目前正在開(kāi)展的一些工作。同時(shí)，給出了在智能交通系統(tǒng)中常用的科學(xué)術(shù)語(yǔ)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特有的非線性適應(yīng)信息處理能力，克服了傳統(tǒng)人工智能方法對(duì)于直覺(jué)，如模式、語(yǔ)音識(shí)別、非結(jié)構(gòu)化信息處理方面的缺陷，使之在神經(jīng)專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、智能優(yōu)化、組合優(yōu)化、預(yù)測(cè)等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他傳統(tǒng)方法相結(jié)合，將推動(dòng)人工智能和信息處理技術(shù)不斷發(fā)展。近年來(lái)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向模擬人類認(rèn)知的道路上更加深入發(fā)展，與模糊系統(tǒng)、遺

3、傳算法、進(jìn)化機(jī)制等結(jié)合，形成計(jì)算智能，成為人工智能的一個(gè)重要方向。本文詳細(xì)介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊控制等人工智能方法的基本原理，以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法在智能交通系統(tǒng)車流量預(yù)測(cè)上的應(yīng)用。憑借采集的濟(jì)南市經(jīng)十路上各交叉路口的車流量數(shù)據(jù)，建立了可行的預(yù)測(cè)模型。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用非常廣泛。它是解決非線性系統(tǒng)的一種強(qiáng)有力工具，特別是對(duì)于那些復(fù)雜、模型難以表達(dá)的系統(tǒng)。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其改

4、進(jìn)算法、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了車流量預(yù)測(cè)模型，通過(guò)具體的實(shí)例，使用強(qiáng)大的數(shù)學(xué)工具M(jìn)ATLAB6.5，編寫了仿真程序，給出了相應(yīng)的仿真曲線和預(yù)測(cè)結(jié)果，并與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較和分析。針對(duì)濟(jì)南市的實(shí)際情況，采用模糊控制理論，使用VC++6.0建立了濟(jì)南市智能交通系統(tǒng)仿真平臺(tái)，畫面清晰直觀，參數(shù)設(shè)置方便，得到較為滿意的效果。 通過(guò)建立的預(yù)測(cè)模型和智能交通系統(tǒng)仿真平臺(tái)，采用離線預(yù)測(cè)和在線仿真，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果和仿真曲線進(jìn)行分析，