基于人工神经网络PID控制器的快速路出入口控制算法(英文)

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在考虑出口排队的情况下,建立了快速路出入口控制的数学模型,利用神经网络调节PID控制器的参数,达到出入口控制的最优化,并对北京三环路联想桥至蓟门桥路段进行了仿真分析,将仿真结果与传统的反馈控制算法ALINEA进行了比较。结果表明,在快速路处于非高峰时段,该算法能够维持主路的交通流密度在理想范围的同时,使出入口排队长度尽可能小,保证了交通参与者的公平性。 Considering the exit queuing, a mathematical model of expressway entrance and exit control was set up. The parameters of PID controller were adjusted by using neural network to optimize the entrance and exit control, and the section from Legend Road to Jimen Bridge in Beijing Sanhuan Road was carried out Simulation analysis, the simulation results with the traditional feedback control algorithm ALINEA were compared. The results show that this algorithm can keep the traffic density of the main road within the ideal range and keep the length of the entrance and exit queues as small as possible during the off-peak hours of the expressway, ensuring the fairness of traffic participants.
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