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中国博士后科学基金(20060401037)

作品数:5 被引量:78H指数:4
相关作者:王万良杨旭华王波杨海东董颖颖更多>>
相关机构:浙江工业大学浙江大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程自然科学总论更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇交通运输工程
  • 1篇自然科学总论

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇小世界
  • 1篇单交叉口
  • 1篇度分布
  • 1篇信号
  • 1篇信号周期
  • 1篇速度控制
  • 1篇速度控制器
  • 1篇通事
  • 1篇自学习
  • 1篇自学习控制
  • 1篇网络模型
  • 1篇网络研究
  • 1篇小世界网络
  • 1篇小世界网络模...
  • 1篇绿信比
  • 1篇模糊ART
  • 1篇径向基

机构

  • 5篇浙江工业大学
  • 1篇浙江大学

作者

  • 5篇杨旭华
  • 5篇王万良
  • 2篇王波
  • 2篇董颖颖
  • 2篇杨海东

传媒

  • 2篇机电工程
  • 1篇计算机工程
  • 1篇控制理论与应...
  • 1篇浙江工业大学...

年份

  • 3篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2007
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于FART神经网络的高速公路交通事件检测法被引量:3
2009年
突发性交通事件是造成高速公路交通拥堵的主要原因,为了快速并准确地检测交通事件,有效提高高速公路的利用率和通行能力,将一种模糊论与自适应谐振神经网络相结合的聚类算法—FuzzyART神经网络算法用于检测高速公路交通事件。根据高速公路事件检测相关参数之间的关系,选用了交通流密度残差和平均速度残差的组合向量作为神经网络的输入,给出了事件检测的算法步骤和输出判断方法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,该算法不仅能够检测出交通事件的发生及其造成的拥堵程度,还可以快速识别已有的交通事件类型,记忆未知的交通事件类型,实现边工作、边学习,且检测结果具有较高的稳定性和准确性。
董颖颖杨旭华王万良
关键词:模糊ART神经网络交通事件
WS与NW两种小世界网络模型的建模及仿真研究被引量:31
2009年
对WS小世界网络和NW小世界网络两种网络模型进行计算机建模,并分析它们的静态网络统计量,包括节点的度分布、平均最短路径和聚类系数等特征指标.进一步得到了WS和NW小世界网络模型的度分布图以及NW小世界网络模型的平均最短路径和平均聚类系数的归一化图.使用Matlab软件,用邻接矩阵表示网络连接,用随机数产生器产生概率,生成两种小世界模型.并且使用稀疏矩阵的方法,大大减少了内存的使用量,使仿真程序能生成具有更多网络节点的大型网络,使对数十万节点的网络进行建模和分析成为可能.
王波王万良杨旭华
关键词:小世界网络度分布聚类系数
基于复杂网络的城市公共交通网络研究被引量:37
2008年
将北京、上海和杭州3个大城市的公共交通网络(常规公交和快速公交)抽象成复杂网络,结合网络图论思想,把公交站点作为节点,站点间的连线作为边,在大量统计数据的基础上,通过Space L和Space P方法研究3大城市的复杂网络特性。统计分析表明,3个城市的公交网络均具有较小的平均路径长度,即典型的小世界特性。其节点的度分布,在Space L方法的描述下具有无标度特性,在Space P方法的描述下具有指数分布特性。通过对Space L和Space P两种描述方法的比较,可以发现对于同样的公交网络,Space P方法描述的网络具有更大的聚类系数和更小的平均路径长度,即具有更强的小世界效应。
顾前杨旭华王万良王波
关键词:公共交通网络复杂网络小世界
一种改进的自动化高速公路交通流速度控制器设计被引量:4
2009年
在自动化高速公路的环境下,针对一种基于非线性积分器Backstepping方法的交通流密度控制器,本文提出一种改进的交通流速度控制器设计方法,选取交通流速度为被控变量,并采用Backstepping方法进行控制器的设计,保证使每个路段的交通流速度以指数形式快速收敛到期望值.与已有的方法相比较,该控制器极大地提高了算法效率,而且无需矩阵的逆运算,可以自动满足系统的可控性条件.仿真结果显示该控制器可以有效地减少道路拥塞,有助于在拥堵的高速公路上实现平滑的交通流.
杨旭华董颖颖杨海东王万良
关键词:BACKSTEPPING速度控制器
基于RBF神经网络的单交叉口自学习控制系统被引量:4
2007年
单交叉路口自学习信号控制器主要是通过径向基函数(RBF)神经网络建立了交叉口模型,模拟交通警察指挥交通的思维过程。该控制器能够根据交叉口各相位车辆的排队长度,对各个相位的绿信比和总的信号周期进行实时分配,并且根据交通状况的变化,可以对信号配时效果进行评价,对信号作出调整,具有学习功能。仿真结果表明,该系统能够很好地适应实际的交通状况,可以提高道路交叉口的车辆通行能力。
杨海东杨旭华王万良
关键词:径向基函数神经网络绿信比信号周期自学习控制
共1页<1>
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