吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (6): 1881-1886.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201506023

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基于模糊自适应的BP神经网络动态行驶车辆车长测算

李寿涛1, 田微1, 郭鹏程1, 马用学1, 张浩2, 王楠3   

  1. 1.吉林大学 通信工程学院,长春 130022;
    2.吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012;
    3.吉林大学 汽车工程学院,长春 130022
  • 收稿日期:2014-03-24 出版日期:2015-11-01 发布日期:2015-11-01
  • 通讯作者: 张浩(1971-),男,副教授,博士.研究方向:模式识别及信息安全,生物信息学.E-mail:zhangh@jlu.edu.cn
  • 作者简介:李寿涛(1975-),男,副教授,博士.研究方向:智能机械及机器人多智能体行为协调与控制,汽车系统动力学与控制.E-mail:list@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    吉林省交通厅科技项目(2010-01-04); 吉林省产业技术研究与开发专项项目(2015Y062)

Dynamic traveling vehicle length measurement based on fuzzy adaptive of BP neural network

LI Shou-tao1, TIAN Wei1, GUO Peng-cheng1, MA Yong-xue1, ZHANG Hao2, WANG Nan3   

  1. 1.College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China;
    2.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;
    3.College of Automotive Engineering,Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2014-03-24 Online:2015-11-01 Published:2015-11-01

摘要: 在对绿色通道检测系统实测大量数据分析及实验研究的基础上,提出了一种在车辆动态行驶过程中运用BP神经网络进行车长测算的方法。该方法通过模糊自适应的方式调节BP神经网络的学习率以加快算法的收敛速度。本文将该方法应用于吉林省省际收费站的绿色通道检测系统中,通过对绿通车辆大量的实车数据的测试与验证,结果表明本文所提测算方法能够有效地提高在车辆动态穿行过程中车长的测算精度。

关键词: 自动控制技术, BP神经网络, 动态行驶车辆, 车长测算, 学习率

Abstract: Based on the analysis of large number of measured data obtained from a free toll lane of highway detection system and experimental research, a vehicle length measurement method is proposed based on BP neural network, which can measure the length when the vehicle is traveling. This method can accelerate the convergent speed of BP neural network by fuzzy adaptively adjusting the learning rate of BP neural network. A large number of real vehicle data have been obtained after this method was applied to the detection system in the highway toll lane of Lalin River, an exit of Jilin Province to Heilongjiang Province. The results show that the proposed method of dynamic vehicle length measurement can effectively improve the measuring precision of traveling vehicles.

Key words: automatic control technology, BP neural network, dynamic vehicle, vehicle length measurement, learning rate

中图分类号: 

  • TP183
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