ПОДРОБНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Заявку на получение дополнительной информации по этому проекту можно заполнить здесь.
|
Номер 29-351-02 |
|||
|
Наименование проекта Способ нейросетевого координированного управления транспортными потоками в районе регулирования |
|||
|
Назначение Управление транспортными потоками в районах регулирования с использованием нейронных сетей |
|||
|
Рекомендуемая область применения Управление городским дорожным движением |
|||
|
Описание
Описание к ИЛ № 29-351-02 Результат выполнения НИР. Сотрудниками кафедры Строительной механики и конструкций Красноярской государственной архитектурно-строительной академии разработан способ, основанный на измерении интенсивности транспортных потоков на входах перекрестков района регулирования; выборе в результате измерений плана координаций, наиболее близкого к контрольной совокупности; и подаче управляющих сигналов на светофорную сигнализацию. Схема нейросетевого координированного управления транспортными потоками в границах района регулирования, который имеет реальную сеть улиц 2, 3, 4, 5, 6, 7 с перекрестками показана на рисунке. На входах и выходах района регулирования расположены 8, 9, 10 - контрольные светофорные объекты с датчиками 12 интенсивности движения на улицах для измерения транспортных потоков на «входах-выходах» района регулирования и внутренние светофорные объекты 13-16 со своими датчиками интенсивности движения. Согласно предлагаемому способу желаемые показатели на «входах-выходах» района регулирования на контрольных светофорных объектах назначают предварительно. Затем выбирают схему размещения светофорных объектов внутри района регулирования, снабжают все светофорные объекты микроЭВМ с нейропрограммой и средствами выборки задач, обучают все связанные информационной сетью светофорные объекты и сравнивают полученные параметры потоков с назначенными на границах района. При наличии существенных отклонений осуществляют обратную связь путем подачи сигналов с контрольных светофорных объектов на внутренние светофорные объекты и осуществляют самонастройку системы управления транспортными потоками.
Рис. Схема нейросетевого координированного управления транспортными потоками в границах района регулирования
|
|||
|
Преимущества перед известными аналогами Эффективное автоматическое управление трансп. потоками с помощью обучающейся и самообучающейся нейронной сети. Увеличение в установленный промежуток времени пропускной способности транспорта, уменьшение задержек движения |
|||
|
Стадия освоения Опробовано в условиях опытной эксплуатации |
|||
|
Результаты испытаний Способ предусматривает активный подход, при котором устанавливают данное возможноге время прохода транспортных средств и в соответствии с этим назначают желаемое время прохождения транспортных средств через сеть светофорных объектов |
|||
|
Технико-экономический эффект Снижение задержки транспортных средств на 10%, увеличение скорости сообщения на 10-12%, сокращение количества дорожно-транспортных происшествий |
|||
|
Возможность передачи за рубеж Возможна передача за рубеж |
|||
|
Дата поступления материала 22.08.2002 |
Инновации и люди
У павильонов Уральской выставки «ИННОВАЦИИ 2010» (г. Екатеринбург, 2010 г.)
Мероприятия на выставке "Инновации и инвестиции - 2008" (Югра, 2008 г.)
Открытие выставки "Малый бизнес. Инновации. Инвестиции" (г. Магнитогорск, 2007 г.)
Демонстрация разработок на выставке "Малый бизнес. Инновации. Инвестиции" (г. Магнитогорск, 2007 г.)
2007–2024 © Инновации - Бизнесу. Инновации и инвестиции в прорывные технологии