恶劣气象条件下高速公路匝道控制的神经网络方法

第15卷第3期2006年9月

计算机辅助工程

COMP UTER A I D ED ENGI N EER I N G

Vol.15No.3

Sep.2006

文章编号:100620871(2006)0320086204

恶劣气象条件下高速公路匝道控制的

神经网络方法

张长君, 邹开其

(大连大学信息工程学院,辽宁大连 116622)

摘 要:针对各种恶劣气象条件下高速公路交通流的控制问题,利用Markos Papageorgi ou的高速公路交通流模型对各种气象条件进行分析,使用神经网络建立一种适合各种气象条件的匝道交通流数学模型,有效地控制恶劣气象条件下的高速公路交通事故.利用BP神经网络仿真,分析该模型的收敛速度,并辨识其中的参数,为在恶劣气象条件下控制高速公路的交通流奠定理论基础.

关键词:高速公路;恶劣气象条件;匝道控制;BP神经网络;Markos Papageorgi ou

中图分类号:U491;TP183   文献标志码:A

Neura l network m ethod of expressway ram p

con trol under bad wea ther cond iti on s

ZHANG Changjun, Z OU Kaiqi

(I nf o.Eng.College,Dalian Univ.,Dalian L iaoning116622,China)

Abstract:W ith the traffic fl o w contr ol issue under vari ous bad weather conditi ons,the Markos Papageor2 gi ou exp ress way traffic fl ow model is used t o analyze vari ous weather conditi ons.And a traffic fl ow mathe2 matical model f or vari ous weathers is built by neural net w ork,which can efficiently contr ol accident on exp ress way.The si m ulati on is done by BP neural net w ork,the convergence s peed of the model is ana2 lyzed,and the para meters are distinguished.The theoretical basis is established for the traffic fl ow contr ol of exp ress way under vari ous bad weather conditi ons.

Key words:exp ress way;bad weather conditi on;ra mp contr ol;BP neural net w ork;Markos Papageorgi ou

收稿日期:2006206206

基金项目:国家自然科学基金(60573072)

作者简介:张长君(19562),男,辽宁大连人,副教授,硕士,研究方向为神经网络、高速公路匝道控制,(Email)zcj

_home@126.com

0 引 言

导致高速公路拥挤、堵塞的原因大致有3种[1]:

(1)气象条件恶劣.恶劣的气象条件诸如浓雾、大雪、路面结冰等,使汽车速度大大降低甚至追尾,造成高速公路拥挤堵塞.

(2)交通高峰期.交通高峰时期有大量车辆驶入高速公路,当交通需求超过高速公路的通行能力时,就会导致高速公路拥挤堵塞.

(3)突发事件.高速公路偶尔会出现一些突发事件,比如突然有车辆损坏或发生碰撞等,使车辆通行速度大大下降,甚至导致交通堵塞.

车辆一旦进入高速公路就很难退出或改道行驶,所以匝道控制的好坏直接关系到高速公路是否畅通、交通资源能否得到充分利用.对于上述3种情况,如果能及时进行交通控制、疏导,减少堵塞,

恶劣气象条件下高速公路匝道控制的神经网络方法

就可

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