基于混沌算法的交通流量车辆调度过程仿真

基于混沌算法的交通流量车辆调度过程仿真
常静;肖南峰
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2014(31)4
【摘要】研究交通车辆的高效调度的问题.随着车辆交通复杂程度的增加,调度过程中车辆的可调度流量特征变得复杂,呈现了非线性变化.传统的车辆调度方法都是以流量特征为基础进行调节,受到交通流量的非线性变化影响,效率偏低.为解决上述问题,在传统的小波神经网络预测交通调度模型中,引入了混沌重构的混沌时间序列预测,并且加入一种基于混沌算法的快速交通信息学习算法,在实际小波神经网络调度模型的建立中,以交通流量混沌时间序列为基础,确定网络模型的输入神经元个数、隐含层个数以及神经元个数,克服非线性的干扰.仿真结果表明,改进模型对车辆的调度精度和改进效果较好.
【总页数】4页(P162-165)
【作者】常静;肖南峰
【作者单位】广东外语外贸大学南国商学院信息科学技术系,广东广州510545;华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州510641
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
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