基于bp神经网络技术的高速公路入口匝道控制研究

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1、西南交通大学硕士学位论文基于BP神经网络技术的高速公路入口匝道控制研究姓名：任黎立申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：彭其渊20051201西南交通大学硕士研究生学位论文第1页墒覃Jl‘V—7、随着交通量的增加，高速公路上交通拥挤和阻塞日趋增多，降低了高速公路的运行效率和安全性，擞测了环境污染秘§％源消耗。入口匝遂控剖遂过控制进入高速公路的车辆数目使高速公路交通流运行在最佳状态，可以有效提高高速公路运行效率，避免摇挤和阻塞，如何对入团匝遘实施有效显鲁棒牲好的控制是值得研究的课题。鉴于人工神经网络具有良好的非线性特性、学习能力

2、、翔适应能力和抗干扰能力，嚣此本文将人工神经网络技术弓l入到高速公路入口匝道控制中，对其进行研究。本文首先介绍了入口匝道控制和神经网络理论的背景知识。选用结构简单，计算方便，具有多输入、多输出特性的BP神经网络构造控制器。并在对BP神经网络学习算法进行推导的基确上，详细讨论了BP神经网络控制器的设计过程，包括输入，输出层的设计、输入／输出数据的处理、隐含层单元数的选取、初始权值的设定、学习速率的选取等方面，并针对高速公路入口匝道控制的具体的应用提出了设计原则。其次，论文设计了两种用于入口匝道控制的神经网络控制器——直接型和积分型。由于学习样

3、本收集困难，所以设计时将控制器作为控制系统的一部分，引入了BP改进算法训练神经网络控制器。直接挺神经网络控制器设计为采用前六个时闯点的状态信息作为竣入爨直接产生控制量，两积分型神经网络控制器则是将期望值与输出值之间偏差的积分构成控制量对被控对象进行控制。本文对控制器的控制效果进行了仿真，著将控制结果与ALⅨEA、霖求容量按索《秽不加控制下的情况进行比较，结果表明：神经网络控制可提高控制的鲁棒性，更好地稳定主线交通密度。最后，考虑入口匝道排队长度对控制效果的影响，对上述的神经网络控制嚣进行改进，提出了两种可麴制摊队长度增长的方法，并对控稍效采

4、进萼亍了仿真，将其与ALINEA控制以及不加控制的情况进行了比较，结果表明：提出的两稀方法均对减少匝遂内排酞长度+分有效，可以大大减轻对裕近道路交通干扰。研究表明将韶神经网络技术弓I入到高速公路的单个入潮匝遥控制中，对予避免路段拥挤、道路密度波动、抑制匝道排队长度增长：等具有很好的效果。关键词：高速公路；入口匝道控制；BP神经网络西南交通大学硕士研究生学位论文第

5、

6、页AbstractNOwadaysrecuH跏ta11dnollrecurremcongestionon行eewaysisincrcasing，whichc烈sesdelays，

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