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关于基于神经网络的交叉口多相位模糊逻辑控制的研究论文.pdf

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简介：
本文探讨了将神经网络与模糊逻辑结合应用于交叉路口多相位信号控制的方法，旨在优化交通流量和减少拥堵。 本段落提出了一种基于神经网络的交叉口多相位模糊逻辑控制算法，适用于城市交通流量的特点。该方法通过考虑相邻车道上的车辆排队长度，并利用多层BP神经网络实现道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果显示，所设计的模糊神经网络控制器能够有效减少单个交叉口处平均车辆延误时间，并展现出较强的学习和泛化能力，为智能交通系统的开发提供了新的途径。

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  • 关于基于神经网络的交叉口多相位模糊逻辑控制的研究论文.pdf
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    本文探讨了将神经网络与模糊逻辑结合应用于交叉路口多相位信号控制的方法，旨在优化交通流量和减少拥堵。 本段落提出了一种基于神经网络的交叉口多相位模糊逻辑控制算法，适用于城市交通流量的特点。该方法通过考虑相邻车道上的车辆排队长度，并利用多层BP神经网络实现道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果显示，所设计的模糊神经网络控制器能够有效减少单个交叉口处平均车辆延误时间，并展现出较强的学习和泛化能力，为智能交通系统的开发提供了新的途径。
     
  • 关于神经网络在智能交通控制中的应用研究-论文
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    本文探讨了神经网络技术在智能交通控制系统中的应用与优势，分析其如何优化交通流量管理、减少拥堵及提高道路安全。通过案例研究和实验数据验证，展示了该技术对未来城市交通智能化发展的积极影响。 本段落介绍了一种基于神经网络（NN）的智能交通灯控制系统的设计理念，并在假设条件下应用于路口管理。首先，在确定基本线与子线路的基础上估算绿灯期间车辆的数量。随后，利用接收到的信息开发出一种依赖于神经网络的评估策略，以便更好地理解和预测标准交叉口处的车流情况。通过一系列初步实验验证了所提出的紧急交通流量控制方案的有效性，并展示了该方法能够迅速且准确地识别并处理典型路口中的交通状况。 此外还引入了一种多主体系统以及混合型神经网络用于决策过程，利用这种组合技术可以达到大约80%的成功率。
     
  • 关于并行模糊神经网络最短路径算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了基于并行模糊神经网络的最短路径算法，通过结合模糊理论与神经网络技术，旨在提高复杂网络环境下路径规划的效率和准确性。 提出了模糊网络期望最短路径问题的定义，并提出了一种并行模糊神经网络最短路径（PFNNSP）算法来解决此类问题。该算法通过模拟对网络中边权进行估计，利用脉冲波在神经元之间的并行传播和相互激活机制，在任意一对节点之间寻找最优路径。PFNNSP算法不仅能够输出具体的路径表示及其长度，而且实验表明其性能优于传统Dijkstra算法以及A*搜索算法。 具体而言，在小规模数据集上的仿真测试中，PFNNSP算法在边权遵循三角模糊分布的网络环境中表现出更优的时间效率；而在大规模路网信息的数据集中进行测试时，该算法同样展示了高效的路径求解能力，并且在迭代次数和收敛速度方面也优于Dijkstra算法与A*搜索法。
     
  • 关于时滞系统LM-Smith神经网络控制的论文研究.pdf
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    本论文聚焦于时滞系统的LM-Smith神经网络控制策略的研究与优化，探讨了该方法在解决非线性时滞系统中的应用潜力及有效性。 为了克服Smith控制在处理时滞系统抗干扰性较差的问题，本段落提出了一种基于神经网络辨识的LM-Smith控制器。该控制器通过在经典Smith控制中引入神经元模型，能够实时地对变化中的被控对象进行识别，使得预估模型可以准确跟踪实际被控对象，并实现对时滞环节的完全补偿。仿真结果表明，此方法构造简单、准确性高且具有较强的鲁棒性，从而显著提升了经典Smith控制器的效果。
     
  • 13_基于模糊神经网络的控制_
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    本研究探讨了结合模糊逻辑与人工神经网络技术的控制系统设计方法，旨在提高复杂系统中的适应性和鲁棒性。通过模糊神经网络模型的应用，探索其在自动控制领域的潜力和优势。 本段落详细介绍了模糊神经网络控制，并进行了仿真分析。代码结构清晰、易于阅读。
     
  • 关于交叉相位调制对信号传输影响的研究论文.pdf
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    本文探讨了交叉相位调制在光通信系统中的作用机制及其对信号质量的影响，并提出了相应的抑制策略。 交叉相位调制对信号传输的影响研究指出，作为一种常见的光纤非线性效应，交叉相位调制在光信号的光纤传输过程中起着重要作用。本段落基于仿真分析，探讨了这一现象。
     
  • 关于模糊神经网络PID在串级温度控制中的应用研究.pdf
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    本文探讨了将模糊神经网络PID控制器应用于串级温度控制系统中，通过仿真实验验证其有效性和优越性，为工业过程控制提供了一种新的解决方案。 基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统的研究主要探讨了如何利用模糊逻辑与神经网络技术优化传统的比例-积分-微分（PID）控制器，以提高温度控制系统的性能。该研究通过结合这两种方法的优势，旨在实现更精确、响应更快且鲁棒性更强的温度调节机制。
     
  • 基于公交优先的交叉路口可变相位多层次模糊控制*(2013年)
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    本文提出了一种基于公交优先策略的交叉口信号控制系统，采用多层次模糊逻辑进行动态调整，优化了公共交通车辆在城市中的通行效率。 针对城市道路交叉口的交通信号控制及公交优先问题，结合模糊控制理论与公交优先思想，提出了一种基于公交优先的单路口多层模糊控制系统模型。该模型分为四层：第一层用于判断各进口道流向的交通需求强度；第二层优化调整信号相位顺序；第三层决定是否延长绿灯时间以及具体延长时间；第四层在每个周期末进行自适应选择，以确定最佳信号相位效果。利用Matlab 6.5进行了仿真计算，并与定时信号控制方案对比，结果显示该模型具有显著的优越性，在减少车辆和行人平均延误方面实现了优化控制。
     
  • 关于基于卷积神经网络及多类SVM的交通标志识别的研究论文.pdf
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    本文探讨了利用卷积神经网络结合多类支持向量机技术进行交通标志识别的有效方法，旨在提升模型在复杂环境下的准确性和鲁棒性。 为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和多类支持向量机（SVM）的交通标志识别模型。此模型无需人工设计特征提取算法，并且即使在小样本训练集上也能够训练出具有较高准确率的分类模型。此外，通过利用迁移学习策略，我们避免了重新初始化卷积神经网络，从而节省了大量的样本与训练时间并有效防止过拟合的发生。实验结果表明，在经过小样本数据集上的训练后，所提出的分类模型在实际测试中表现良好，并且能够可靠地识别出复杂背景和严重畸变下的交通标志。
     
  • 关于二级倒立摆的神经网络控制器设计的研究论文.pdf
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    本文探讨了基于神经网络技术的二级倒立摆控制系统的设计与实现方法，旨在提高系统的稳定性和响应速度。通过仿真和实验验证了所提方案的有效性。 二级倒立摆神经网络控制器设计由鲍智达和汤玉东完成。该研究针对多变量、非线性的二级倒立摆系统，基于对倒立摆系统的概述及神经网络的介绍，在MATLAB软件的支持下，设计了适用于二级倒立摆的BP（Back Propagation）神经网络控制方案。