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J-GLOBAL ID：201702255563563000   整理番号：17A1648099

進化的プログラミングアルゴリズム最適化BPニューラルネットワークに基づく交通信号光制御モデル【Powered by NICT】

Traffic signal light control model based on evolutionary programming algorithm optimization BP neural network

著者 (4件)： Jiang Linying (Department of Software Engineerings Software College Northeastern University, Liaoning Province, China) ,  Li Yachen (Department of Software Engineerings Software College Northeastern University, Liaoning Province, China) ,  Liu Yuanlong (Department of Software Engineerings Software College Northeastern University, Liaoning Province, China) ,  Chen Chao (Department of Software Engineerings Software College Northeastern University, Liaoning Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEIEC  ページ： 564-567  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,最適個々,BPニューラルネットワークの重みとしきい値を初期化するために使用を見出すために突然変異演算子と選択戦略を通した進化的プログラミングアルゴリズム。この方法により,学習効率を向上させ,収束速度をスピードアップ,重みとしきい値の不規則性を増加させ,局所的最適解へのBPニューラルネットワーク訓練を避けることができる。本論文では,進化的プログラミングアルゴリズム最適化BP神経回路網は,次のノードの交通流データを予測するための交差点の歴史的交通流データによると,交通信号光周波数を再調整する予測された交通流データによって,交通混雑と他の交通問題を改善するために交通信号光制御に適用した。実験結果は,進化的プログラミングアルゴリズム最適化BP神経回路網は交通信号光最適化に良い影響を与えたことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *光制御 ,  *進化的プログラミング ,  神経回路網 ,  交差点 ,  *最適化 ,  交通流 ,  *アルゴリズム ,  交通混雑
準シソーラス用語： 局所最適解 ,  不規則性 ,  収束速度 ,  学習効率 ,  突然変異演算子 ,  *交通信号 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 進化的プログラミング ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  BPニューラルネットワーク ,  交通 ,  信号光 ,  制御モデル