基于网络的智能交通信号控制系统

针对城市交通控制系统的缺陷和不足,将基于网络的控制方法引入道路交通控制系统,并建立整合模糊控制和神经网络的模糊神经网络的控制模型,实现了控制系统的智能化、低成本,为现有的道路交通控制提供了一种新的解决思路.     

基于贝叶斯正则化神经网络的道路交通安全倾向性预测

对典型部门影响交通安全的相关因素进行了集成分析,构建了道路交通安全倾向性预测指标,在此基础上采用贝叶斯正则化神经网络对沈大高速公路某路段的道路交通安全倾向性进行了预测,对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化.预测结果表明,在推广能力方面,贝叶斯正则化神经网络优于传统的神经网络,可作为探究道路交通安全系统内部各影响要素关系的辅助手段.     

基于PID控制的注塑机料筒温度控制系统研究

文章指出了注塑机料筒温度控制系统的主要技术问题,概述了温度控制的三种控制方法,即线性PID控制,非线性PID控制和基于BP神经网络的PID控制,分别阐述了这些控制方法的工作原理及其优缺点.其中,基于BP神经网络的PID控制器的优越性最好,不仅能有效地缩短过渡过程,具有较好的稳定性和快速响应性,还具有神经网络的可预测性,实用性强,能很好地满足注塑机料筒的温度控制要求.     

基于BP网络的广义预测控制的研究与应用

本文提出了一种基于BP神经网络的广义预测控制算法,利用BP神经网络求取广义预测控制的最优控制律,对广义预测控制算法进行了简化,使广义预测控制适用于快速控制系统。选用倒立摆系统作为研究的对象,将新算法应用于倒立摆的控制,取得了较好的控制效果,验证了方案的可行性。     

新型控制策略——神经模糊PID控制算法

针对传统PID控制在压力波动时的控制不足，本文提出将PID控制、模糊控制和神经网络控制的优点结合起来引入到恒压供水的控制系统，形成一种新型的恒压供水控制策略。     

城市交通信号灯的数字集成电路设计

随着城市的发展,城市的交通枢纽问题越来越引起人们的关注。在道路交通形势日益紧张的城市道路系统中,如何利用现有道路交通系统对人、车、路三者的通行结构进行调配,是当前交通管理系统亟需解决的问题。本文阐述了城市交通控制系统中最关键的控制系统——交通灯控制系统的工作原理,提出了一种简单实用的基于数字集成电路的设计方法。     

感应电动机伺服驱动系统自适应控制系统研究

本文针对性的提出了基于递归型小波神经网络的自适应控制性能的方案,该算法计算量减少,简化了控制结构,它可随着伺服驱动系统的运行情况的改变控制系统的结构参数,提高了伺服驱动系统对参数变化的性能,同时,也较好地改善了伺服驱动控制系统的稳态性能。通过仿真的结果验证了该控制系统方案的有效性和可行性。     

基于模糊BP神经网络的加热炉炉温优化控制研究

在钢铁热轧生产过程中,钢坯加热控制系统是复杂的工业控制过程,具有多变量、大惯性、非线性、强耦合的特点,所以干扰非常严重,建模十分困难,常规的控制方法难以取得理想的控制效果。模糊BP神经网络结合神经网络与模糊控制算法的优点,对加热炉炉温进行优化,对钢铁企业降低能耗、节约能源具有一定的现实意义。     

城市物流配送系统与交通信号控制系统协作模式研究

要加快城市物流配送的发展必须解决交通堵塞问题,而交通信号灯的配时是否合理则对交叉口的通行能力起着决定性的作用.因此,将城市物流配送与交通信号控制进行结合研究,找出一种协作模式是一个值得研究的问题.文章在分析城市物流配送对道路交通内在需求的基础上,运用信息系统集成的方法,将配送路线优化系统、车辆运输管理系统及交通信号控制系统进行信息和功能的集成,最终提出了城市物流配送系统与交通信号控制系统的协作运行模式.     

数据融合技术在交通状态评价中的应用研究

本文基于浮动车和固定检测器技术采集数据的特点,研究了两种数据源的融合问题,利用动量法改进的BP神经网络构建了基于道路交通状态指数的数据融合模型。通过仿真实验,验证了融合模型的有效性。     

基于应用层通道的局域网出口流量控制策略设计

广域网流量需求的急剧扩张和局域网运营方出口带宽的矛盾迫使流量控制节点被部署到局域网关键链路当中。分析了网络用户的流量需求。从局域网运营方的角度出发,阐述了基于应用层通道的流量控制的原理、原则和目标。设计了流量控制的四类通道和两种策略的方案。     

校园网流量分析与控制

本文提出了一套校园网流量分析系统的基本架构,并探讨了控制校园网流量的可行方法。     

金华市交叉路口交通控制情况调查及建议

随着城市化的发展,城市交通越来越拥挤,分析目前的金华市区交叉路口交通控制现状,对金华市交通控制存在的问题进行讨论,并提出可行的建议,希望通过合理的交通控制以期能够带来巨大的经济效益和社会效益。     

路网环境下危险品运输的风险控制及应急保障机制研究

研究了我国路网环境下交通特点、危险品运输特点及危险品紧急事件的风险特征,剖析了危险品运输的致灾因子,提出了路网环境下危险品运输的风险控制一般模式、技术框架和应急保障机制建议,为我国具有特殊性和复杂性的路网环境下危险品运输安全监管提供可借鉴的思路。     

Q学习算法在多十字路口交通信号控制模型中的运用分析

在城市多十字路口交通环境、面对复杂和瞬息万变的交通条件之间的相互作用,通常采用的交通信号控制方法常常暴露出效率低和实用性差。一个采用以Q学习为基础的交通信号控制模型,提出了处理没有规律和瞬息万变的交通流量的问题。利用专业的自主学习—Q学习中固有的,自主适应能力的最优控制策略应对的不同交通条件。这个模型的主要优点是没有固定的数学控制模型,正好适合这个环境。在仿真环境下的实验研究结果也说明该算法是切实可行、有效的。     

战时道路交通管制研究

军用道路是军队的重要军事设施,部队实施快速机动的重要条件。道路交通管制的有效性、准确性、稳定性、安全性决定着军事运输的成败,怎样提高军事运输的能力,充分发挥其保障作用,关键在于道路交通管制是否合理、得当。因此加强战时情况下道路交通管制研究,正是军交运输保障为确保打赢所做的最为基础、最具前瞻性的工作。     

论PLC实现路口交通信号灯远程智能控制的设计

对如何应用PLC实现十字路口交通信号灯远程智能控制,论述了通过对PLC控制系统的软、硬设计,分析对交通信号灯的控制要求,同时将PLC的逻辑控制、数据运算、数据比较、数据传送,通过程序有机地结合起来,既远程控制交通灯的变化,同时对应的时间显示。     

互联网网络拥塞的控制论算法探讨

当前,互联网用户和规模都在不断扩张,网络流量也在爆发式增长,网络负担日趋增大,拥塞问题也日益严重。基于此,文章简要探讨了目前网络拥塞研究的一些控制论算法。     

基于分形布朗模型的流量模拟控制

本文首先介绍了网络流量模拟的过程,接着介绍了网络中流量自相似现象,在已有自相似的流量模型中,分形布朗运动过程是最简单最易于求解的自相似流量模型,本文就分形布朗运动(FBM)模型的流量控制模拟进行了详细的分析。     

SNMP协议在网络流量监测系统中的应用

网络流量的监测是网络规划、性能分析、网络管理的基础。本文通过对SNMP协议在网络流量监测的分析方面的机制,设计并应用了一套基于SNMP的网络流量监控体系,使网络管理人员能及时监控网络运行状况,大大提高了网络运行质量。