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智能神经网络的应用模型与仿真

发布时间:2019-04-26 23:31:44 文章来源:未来智讯    
模具的应用与智能神经网络仿真作者:未知摘要本文通过对模具的建模,仿真和分析应用于办公室,解决了智能神经网络仿真问题。 [关键词]智能通信数控系统ITS; 实时监控; 车流量; 耐力; 中国产品; 仿真系统仿真
中图分类号:TG333文献标识码:A文章编号:2095-2457(2018)33-0101-001 DOI:10.19694 / j.cnki.issn2095-2457.2018.33.045 1提出问题的建议随着社会经济的快速发展,人们的生活水平不断提高。 道路交通需求旺盛。 如何应对当代化带来的交通问题是城市交通管理者面临的一个迫切问题。 在大量机动车辆的前提下,在现有道路的前提下,如何尽可能地增加机动车数量来缓解交通拥堵状况是一个值得商榷的问题。 2设置模具如果确定在第一步中获得的分辨率时间与经过的车辆数量之间的关系,则可以获得t0 = 71.6s和tr = 171.7s。 仍然执行解决这个问题的策略步骤,主要方法是确定i车所需的时间,然后运用第二步中获得的中间度求解方法来解决相应的时间度,然后我和 相应程度i的乘积是i-车辆的乘积,然后获得i轮的最大挥发度。 4模型的模拟交通流相关数据的查询可以与道路交通密度匹配,具有负指数分布。 这里,我们将参数λ的负指数函数作为a和b的流量分布,并且每个获得1800个随机数据(每个数据连续地显示交通端口的相邻两个车辆)断开时间)。 此时,在火线方向上的预期车辆的数量是在前一循环结束时偏置的预期车辆的数量加上在前一循环的时段中已经达到偏差的车辆的数量。 (例如,在一个50秒的释放之后,在一个异国情调的国家中有10辆汽车被释放,然后b被偏置60秒。此时,预计的车辆偏向a的车辆是10辆车加60 + 50 = 110秒。达到偏差的车辆数量)。 然而,在最后一个周期中达到一定偏差的车辆数量可以由相应的交通流量分布确定。 (例如,最后一个周期是40秒,并且偏差交通分布每3秒只有一辆车,然后在这40秒内新到达13辆车)。 可以协商这些策略以实现机器的步骤。 算法流程图如下:为了便于步骤设计,两个偏差是否无关紧要N0赛车已经解决,每个赛车已经确定了t0时间。 T1和T2被分成由证书a和b的双通道流量分配函数获得的1800个随机数据的单一阵列。 另外,为了与实际交通灯抓取方案进行比较,我们同时模拟实际环境中的交通信号灯抓取系统,并计划在一小时内确定的车辆总量,并与模型进行比较。 力。 在这里,我们采用实际实施的绿灯时间固定方案(没有必要为ts设置固定的绿灯时间)。 在该方案中存在这样的问题:当在绿灯ts时间中在一定时间之后没有释放车辆的数量时,未完成的车辆被转移到下一个循环以释放; 但是当某个偏差处于绿色时,它会小于ts。 当车辆被释放时(仅需要将时间设置为tt完成时),那么返回的车辆将不必期望直接解决道路。 此时,决定ts内道路交叉口的车辆数量应为tt中确定的车辆数量加上(ts-tt)时间内新到达车辆的数量。 根据模型的其余算法与策略相同。 [参考文献] [1]范一乐,杨胜田,李伟,编。 MATLAB仿真应用,北京:人民电视台邮电出版社,2001。[2]张瑞峰等。 Jing MATLAB 6.5北京:中国水利水电出版社,2004。[3]孟玉玺。 线理论的基础与应用上海:同济大学出版社,1989。[4]学习“教科书编写组,运筹学,北京:清华大学出版社,2005-2-27。[5]刘来福。曾文义, 数学模型与数学建模北京:北都门范大学图书学会,2002。[6]蒋启源。数学模型(第二版)北京:高端教学出版社,1993。[7]近藤次郎。数学模型北京:机械工业 出版社,1985。[8]“智能通信数控系统”(深圳曼威电子科技有限公司)。[9]“智能神经网络在建模中的应用”,计算机与信息科学通信.2012。
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