談?wù)劊夯谀：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通信號控制（下）
出處：lydyf 發(fā)布于：2007-04-29 09:58:04
| 三、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1．模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 該網(wǎng)絡(luò)分為四層，用 、 表示第 （ =1，2，3，4）層第 個結(jié)點的輸入輸出。 ①輸入層：n個結(jié)點，輸入式為 ，表示單個交叉路口各個方向的排隊長度；輸出式為 ， 。 ②模糊化層：mn個結(jié)點分為n組，輸入輸出為 ， ， 。其中 是模糊化層成員函數(shù)， ， 分別為Gaussian函數(shù) 的中心和寬度。 ③去模糊化層：m個結(jié)點，每個結(jié)點輸入輸出為 ， ，j=1，2，…，m；i=1，2，…，n。 ④輸出層：1個結(jié)點，輸入輸出式為 ，其中 表示第三層第j個結(jié)點到輸出層結(jié)點的耦合權(quán)值， 是單個交叉路口某一方向下一周期的綠燈延長時間ΔＧ。 2．模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)為 ，式中 是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際輸出的單個交叉路口某一方向下一周期的綠燈延長時間， 是綜合經(jīng)驗和計算機(jī)仿真得出的綠燈延長時間。 四、仿真實驗 本次仿真實驗所采用的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如下： 顯然，輸入層結(jié)點數(shù)n選取12。利用廣義交互驗證法確定m=4。權(quán)值 隨迭代而更新并且一般是收斂的，但若其初始值太大會使網(wǎng)絡(luò)很快飽和。另外，初值對收斂速度也有影響，故選取 初始值為0。一般 ， 的初值只要不是過大，對網(wǎng)絡(luò)整體性能的影響不大，通常可選在（-0.05,0.05），故取 為0， 為0.01。學(xué)習(xí)率 若選得太小會使網(wǎng)絡(luò)參數(shù)修改量過小，收斂緩慢。若選得太大雖可加快學(xué)習(xí)速度，但可能導(dǎo)致在穩(wěn)定點附近的持續(xù)振蕩難以收斂。目前理論上還沒有確定學(xué)習(xí)率的方法，只能通過試探來選取。經(jīng)過多次試探取 ＝0.025， ＝0.0015較合適。 本次仿真實驗選取北京市成府路和學(xué)院路的交叉口作為仿真實驗對象來校驗?zāi)：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。把從北京市交管局獲得的2004年1月1日至2004年3月31日該路口的線圈檢測數(shù)據(jù)作為校驗數(shù)據(jù)。在Paramics微觀仿真平臺中建立該路口的仿真模型。選取前10天的數(shù)據(jù)，并利用經(jīng)驗和計算機(jī)仿真得出的配時方案對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。然后，把實測數(shù)據(jù)和由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實時生成的配時方案輸入仿真模型進(jìn)行實驗。實驗結(jié)果表明，采用該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的信號配時方案，仿真模型中交叉路口的平均排隊長度比實際減少12％。 五、結(jié)論 交通信號控制系統(tǒng)是一個非線性的復(fù)雜巨系統(tǒng)，采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模方法進(jìn)行優(yōu)化有時效果很不理想。而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化此類系統(tǒng)方面有其獨特的優(yōu)勢。本文利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線滾動生成單個交叉路口的信號配時方案。仿真實驗結(jié)果表明該模型是有效的。在接下來進(jìn)一步的研究中，筆者將利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)交通信號的線控和面控。 參考文獻(xiàn) 1] 劉增良等，模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，北京：北京航空航天大學(xué)出版社，1996年 2] 王士同等，神經(jīng)模糊系統(tǒng)及其應(yīng)用，北京：北京航空航天大學(xué)出版社，1998年 3] 賀京同等，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警研究，預(yù)測，2000年第四期 4] 張乃堯等，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制，北京：清華大學(xué)出版社，1998年 |
| 清華大學(xué)現(xiàn)代物流研究中心 王輝球 繆立新 樂奕平 |
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