智能信息處理

內(nèi)容概要

　　智能信息處理在復(fù)雜系統(tǒng)建模、系統(tǒng)分析、系統(tǒng)決策、系統(tǒng)控制、系統(tǒng)優(yōu)化和系統(tǒng)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景?！　　吨悄苄畔⑻幚恚ǖ?版）》介紹模糊信息處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理、云信息處理、可拓信息處理、粗集信息處理、遺傳算法、蟻群算法、免疫算法、信息融合、量子智能信息處理、粒子群優(yōu)化算法和DNA算法?！　　吨悄苄畔⑻幚恚ǖ?版）》除供智能信息處理與智能控制技術(shù)研究人員參考外，還可作為相關(guān)專業(yè)研究生教材和大學(xué)高年級(jí)選修課教材。

書籍目錄

第1章  模糊信息處理第2章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理第3章  云信息處理第4章  可拓信息處理第5章  粗集信息處理第6章  遺傳算法第7章  蟻群算法第8章  免疫算法第9章  信息融合第10章  量子智能信息處理第11章  粒子群優(yōu)化算法第12章  DNA算法參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　2.4.3 高速公路RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)限速控制器　　梁新榮等人將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于高速公路限速控制器的設(shè)計(jì)，得到了好的試驗(yàn)效果?！　〔捎糜行У慕煌刂品椒▽?duì)交通流進(jìn)行科學(xué)的組織與管理，充分發(fā)揮交通網(wǎng)絡(luò)的通行潛力，在最大程度上使交通流做到有序流動(dòng)，成為解決交通擁擠的好辦法。　　改善高速公路交通擁擠的方法主要有主線控制、人口匝道控制、路網(wǎng)集成控制和收費(fèi)控制等。主線控制就是對(duì)高速公路主線的交通進(jìn)行調(diào)節(jié)、誘導(dǎo)和警告。主線控制的基本目標(biāo)是改善高速公路運(yùn)行的安全和效率，緩解主線上交通擁擠和交通瓶頸對(duì)交通的影響，這種控制對(duì)常發(fā)性擁擠和突發(fā)性擁擠都是有效的。主線控制技術(shù)包括主線限速控制、車道使用控制及駕駛信息系統(tǒng)。主線限速控制是通過(guò)設(shè)置可變速度標(biāo)志來(lái)限制行車速度，從而使主線交通流的速度能隨車輛數(shù)目以及路面狀態(tài)、氣象條件等的改變而變化，保證交通流均勻穩(wěn)定，減少交通事故，同時(shí)還能提高道路通行能力。國(guó)外的運(yùn)行試驗(yàn)證明了這些效果?！　「咚俟稲BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)限速控制方法是：充分利用與高速公路交通密切相關(guān)的信息，如路面狀況、氣象條件、路段上車輛數(shù)目等，建立主線交通流速度控制RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)描述輸入、輸出的映射規(guī)律；根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)到的路段上車輛數(shù)目以及當(dāng)前的路面狀況、氣象條件等，由訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)得到最佳速度目標(biāo)值；在入口匝道附近的高速分路主線上設(shè)立交通信息指示牌，對(duì)高速公路路段的行車速度提出限制?！　BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出為高速公路路段的車輛行駛速度限制值。，。的取值范圍為35km/h-160km/h。控制器的輸入有兩個(gè)，分別為單位長(zhǎng)度路段上的車輛數(shù)n和路面性能評(píng)價(jià)值g/n的取值范圍為0-80輛/km，它可由車輛計(jì)算器測(cè)出，也可由超聲波檢測(cè)器等測(cè)出?！　榱颂岣逺BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模精度，獲得良好的通用能力，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不能太少。結(jié)合高速公路管理人員實(shí)踐、專家知識(shí)和駕駛?cè)藛T的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，高速公路管理處提供90組樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用上述訓(xùn)練算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練前對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理。仿真試驗(yàn)表明：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有快的收斂速度、很好的泛化能力，網(wǎng)絡(luò)的輸出非常合乎規(guī)律，這表明所建的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是成功的，它正確描述了輸入、輸出的映射規(guī)律?！　「咚俟废匏倏刂剖且环N非線性控制，難以用數(shù)學(xué)模型準(zhǔn)確建模。結(jié)合高速公路主線上車輛數(shù)目以及路面狀況、氣象條件等信息，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高速公路限速控?進(jìn)行了研究。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度快、自適應(yīng)性強(qiáng)、泛化能力好等優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)一種高效的限速控制。研究表明：該方法切實(shí)可行，具有實(shí)用價(jià)值，可使交通更加均勻、穩(wěn)定，同時(shí)還能提高道路通行能力，對(duì)改善高速公路的運(yùn)行和安全效率具有重要意義。　　……

編輯推薦

熊和金編著的《智能信息處理》內(nèi)容介紹：智能信息處理是模擬人或自然界其他生物處理信息的行為，建立處理復(fù)雜系統(tǒng)信息的理論、算法，以及系統(tǒng)的方法、技術(shù)。智能信息處理主要面對(duì)不確定性系統(tǒng)和不確定性現(xiàn)象。智能信息處理在系統(tǒng)建模、系統(tǒng)分析、系統(tǒng)決策、系統(tǒng)控制、系統(tǒng)優(yōu)化和系統(tǒng)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

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