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摘要
大多数的混沌管制算法被用来管制交错点的交通信息流,而目前管制器输入/输出、条例表创建以及MATLAB混沌条例求解方案是被重点强调的。利用MATLAB构建车辆的到达模型和混沌控制仿真模型,并进行测试,测试数据用于减少车辆的平均拖延时间和队列长度。鉴于交通量预料不能满足智能交通约束的需要,文中判辨了交通量数据的内在混沌特点。它包含时间耽搁,嵌入维数,相关维数和Lyapunov指数的准备。人体神经网络模型用于测试。最终,给出了北京环城路上车道交通量测试的一个例子,说明基于混沌时辰序列判辨的神经网络交通量测试在评估数据动态特性和过失管制方面具有很大优势。
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