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基于NS-BML模型的记忆密度在交通信号灯控制系统中的研究

提交时间： 2018-07-09

作者：李兴华 1 ; 霍艳凤 1 ; 靳聪聪 1 ; 宋波 1 ; 李春华 1 ;

作者单位： 1.山东科技大学矿业与安全工程学院;

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内容摘要

交通信号灯管理与控制直接影响着交通网络中的运行效率。NS-BML模型广泛应用于交通信号灯控制系统仿真，针对目前NS-BML模型中只考虑现在瞬时密度而忽略历史密度的问题，提出记忆密度策略，从长时记忆密度策略和短时记忆密度策略两个角度来分析该策略对曼哈顿式网络的影响，通过对时间离散化，求解短时记忆密度的最优比例因子。仿真结果表明，通过采用所提出的短时记忆密度策略可以有效提高系统的运行效率，同时保证计算机处理的速度，交通网络的平均速度和到达率分别同比增长8.51%和9.28%，说明了所提出策略的有效性。

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评论来自合作期刊：《计算机应用研究》点击量:697 下载量:193

分类：计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

关键词: 元胞自动机; 交通信号灯管理与控制; 记忆密度; NS模型; BML模型;

期刊：计算机应用研究

引用： chinaXiv:201807.00047 (或此版本chinaXiv:201807.00047V1)

推荐引用方式：李兴华,霍艳凤,靳聪聪,宋波,李春华.(2018).基于NS-BML模型的记忆密度在交通信号灯控制系统中的研究.计算机应用研究.doi:10.12074/201807.00047 (点此复制)

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[V1]	2018-07-09 15:14:03	chinaXiv:201807.00047V1	下载全文

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