Auf der Basis von Rekurrenten Neuronalen Netzen (RNN) wurde ein neuartiges Verfahren zur netzweiten modellbasierten Lichtsignalsteuerung entwickelt. Die zugrundeliegende Idee war dabei, die quantitative Abhängigkeit zwischen den Kapazitätswerten der Strecken und der Lichtsignalsteuerung auszunutzen. Dafür wurde mit Hilfe von RNN ein Verkehrsmodell über das vollständige zu untersuchende Straßennetz aufgebaut und mit Hilfe eines leistungsfähigen Lernalgorithmus „Rekurrent Backpropagation“ werden die optimalen Lichtsignalsteuerungsparameter eingestellt. Die Funktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit des Verfahrens wurde in einer Simulationsstudie nachgewiesen.      «

Auf der Basis von Rekurrenten Neuronalen Netzen (RNN) wurde ein neuartiges Verfahren zur netzweiten modellbasierten Lichtsignalsteuerung entwickelt. Die zugrundeliegende Idee war dabei, die quantitative Abhängigkeit zwischen den Kapazitätswerten der Strecken und der Lichtsignalsteuerung auszunutzen. Dafür wurde mit Hilfe von RNN ein Verkehrsmodell über das vollständige zu untersuchende Straßennetz aufgebaut und mit Hilfe eines leistungsfähigen Lernalgorithmus „Rekurrent Backpropagation“ werden d...     »

A new adaptive network-wide traffic signal control method on the basis of Recurrent Neural Networks (RNN) is developed. The model takes advantage of the quantitative correlation between the capacity of the link and the traffic signal control. The urban road network is identified by a special recurrent neural network and the traffic signal control parameters are adjusted by means of an effective learning algorithm “Recurrent Backpropagation”. Simulation investigations demonstrate the functionality and efficiency of the proposed approach.     «

A new adaptive network-wide traffic signal control method on the basis of Recurrent Neural Networks (RNN) is developed. The model takes advantage of the quantitative correlation between the capacity of the link and the traffic signal control. The urban road network is identified by a special recurrent neural network and the traffic signal control parameters are adjusted by means of an effective learning algorithm “Recurrent Backpropagation”. Simulation investigations demonstrate the functionali...     »