基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法
傅惠1
许伦辉2
胡刚1
王勇3
1.广东工业大学机电工程学院,广东,广州,5100062.华南理工大学土木与交通学院,广东,广州,5106403.广东工业大学计算机学院,广东,广州,510006
摘要：从交通流状态的模糊特性出发,设计基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法.选择交通流状态的影响指标作为模糊推理系统的输入、交通流状态作为输出;据经验对输入、输出划分模糊子集,给出相应的隶属度函数并制定模糊规则;建立具有5层结构的神经模糊推理系统,利用神经网络优化调整模糊推理系统的隶属度函数和模糊规则.仿真实验表明,神经网络可直接优化模糊推理系统的隶属度函数,通过对连接权值的训练间接优化模糊规则,故Sugeno犁神经模糊系统相比常规模糊系统具有更好的交通流状态预测性能.
关键词：神经模糊系统交通流状态预测动态交通管理
分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)
资助基金：广东省科技计划(2009B010800052,2009B090300388)广东省教育厅"育苗工程"资助项目(LYM08053)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1637-1640 )
英文信息