国家自然科学基金(60064001)
- 作品数：12 被引量：116H指数：7
- 相关作者：许伦辉衷路生徐建闽习利安刘正东更多>>
- 相关机构：华南理工大学南方冶金学院韶关学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于两级模糊控制城市交叉口的设计与仿真被引量：10
- 2004年
- 针对城市单交叉口存在关键车流与非关键车流的特点 ,提出了一种单交叉口两级模糊控制的方法 ,设计了单交叉路口的两级模糊控制器 ,并给出了控制算法 ,仿真结果表明 ,本文所设计的基于两级模糊控制器的交叉路口可使通过的车辆的总延误时间大幅度地减少 。
- 许伦辉刘细平
- 关键词：交叉路口城市交叉口车流车辆模糊控制器
- 基于遗传神经网络优化模型的交通量预测被引量：4
- 2006年
- 实时、准确的交通量预测是实现动态交通流控制及诱导的前提和基础.为了更准确地对其进行预测,本文建立了遗传神经网络优化模型,该模型既利用遗传算法全局搜索、快速收敛的优点,又利用神经网络非线性描述、自学习自适应的优点.并以实际道路为例,给出了具体的应用方法,计算机仿真结果表明该模型精度较高、具有可行性.
- 许伦辉刘正东周文霞习利安
- 关键词：神经网络遗传算法交通量预测
- 交叉口多相位模糊控制及其BP神经网络实现被引量：10
- 2003年
- 针对城市交叉口交通流的特点,提出了一类交叉口多相位自适应控制算法,介绍了基于改进的多层神经网络实现交叉口模糊控制的方法,给出了学习算法。仿真结果表明,设计模糊神经控制器具有学习和泛化能力,实时性好,能在车流大小随机变化的单个路口中得到应用。
- 许伦辉衷路生徐建闽
- 关键词：交叉口交通流多相位模糊控制交通控制
- 路网最大流问题的断路算法程序设计及应用被引量：3
- 2003年
- 引进交通路网最大流问题求解的断路算法,有效地克服了传统的求解最大流标号法步骤复杂,不利于计算机操作的缺点;以TurboC作为程序实现工具,完成了断路算法的程序设计,程序适用于大型路网中单起点单讫点和多起点多讫点的最大流计算。通过对赣州市现有路网最大通行能力的实例分析,证实了该程序的合理性和有效性,并为本地区未来交通路网规划提供了决策依据。
- 傅惠许伦辉郭秋亮
- 关键词：交通路网最大流问题程序设计交通规划
- 智能运输系统中用户最优动态交通分配问题解的确定
- 针对智能运输系统中的基础理论问题——动态交通分配,建立了多起点多讫点路网的动态配流模型,证明了以用户最优为路径选择原则的动态配流问题等价于某一目标函数下的最优控制问题,并给出了最优解的充要条件。
- 许伦辉李仲阳
- 关键词：智能运输系统最优控制
- 文献传递
- 一种基于模糊逻辑的城市单交叉口自适应信号控制被引量：5
- 2003年
- 介绍一种实用的交叉口模糊控制方法,该方法不需建立复杂的数学模型.根据城市交通系统的实际情况,依据交叉口4个方向车流的来车信息,采用模糊控制方法,设计了模糊控制器,并对该控制器进行了仿真研究,结果表明该方法可以有效地改善交叉路口的通行能力,为优化城市交通控制提供了一种参考方法.
- 姚爱国邝先验许伦辉
- 关键词：城市交通控制模糊控制交叉口智能交通系统
- 基于分形维数的交通流预测模型及算法研究
- 时间序列相空间重构技术和G-P算法,得到交通流时间序列的分形维数,基于分形维数建立了宏观交通流预测模型;并以北京市年客运量为例验证了模型和算法的有效性.
- 许伦辉傅惠徐建闽
- 关键词：时间序列分形维数交通流预测交通系统
- 孤立交叉口多相位自适应模糊控制及其神经网络实现被引量：22
- 2005年
- 针对城市中心区交叉口交通流分布的特点,综合考虑本相位和相邻相位车道上的车辆排队长度(以下简称“队长”),应用模糊控制和神经网络具有的学习功能,提出了一种孤立交叉口多相位自适应模糊控制算法,该算法采用两个规则前件进行模糊推理,并给出了基于3层神经网络实现的模糊控制器的网络结构及其改进的BP网络训练算法和运行程序,结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制方法在信号周期自动调节和减少车辆延误方面都有明显改进,在实现城市交叉口智能控制中具有推广应用价值。
- 许伦辉习利安衷路生
- 关键词：交通控制交叉口延误
- 基于神经网络的交叉口多相位模糊控制被引量：13
- 2004年
- 根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制.仿真结果表明,文中所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,是实现交通系统智能控制的一条新途径.
- 许伦辉衷路生徐建闽
- 关键词：交通控制模糊控制神经网络BP学习算法
- 基于卡尔曼滤波算法的公交车辆行程时间预测被引量：17
- 2007年
- 通过分析公交车辆的行驶特性,利用卡尔曼滤波算法建立行程时间预测模型,并用该模型预测未来时段的公交车辆路段行程时间。预测结果表明,该方法预测精度较高,可有效地改善公交车辆动态调度效果,提高交通资源利用率,因此该方法具有推广意义。
- 周文霞徐建闽刘正东
- 关键词：智能交通系统卡尔曼滤波算法公交车辆
