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。
    采用有效的交通控制方法對(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設(shè)置可變速度標(biāo)志來限制行車速度，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。
    高速公路RBF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。
    RBF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。
    為了提高RBF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。
    高速公路限速控制是一種非線性控制，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。
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