基于神经网络和数学规划算法的城市动态路径诱导和交通控制一体化系统应用研究

研究内容：.（1）利用神经网络和数学规划算法来研究城市动态交通实时最优分配算法。.（2）基于神经网络的交通预测模型研究。.（3）基于神经网络的交通信息的最优估计研究。.（4）基于神经网络的动态路径诱导和交通控制一体化研究，提出新的组合模型和新的优化指标并给出新的动态路径诱导算法。.（5）基于本项目研究成果开发"动态交通诱导和控制综合平台"软件包，力争实际应用。.意义：在神经网络和数学规划的背景下进行城市动态路径诱导和交通控制的一体化研究，是城市管理的一个全新的课题。本课题研究动态路径诱导与交通控制的相互影响和相互作用，寻找使城市路网运行效率最高的途径；有助于科学地引导和控制交通流，可以有效地提高现有的道路网络运行效率、提高交通安全、降低能耗和环境污染。本课题的研究成果不仅将丰富和发展交通控制理论，也是改善城市交通状况的关键技术之一，对城市经济的可持续发展具有相当重要的应用价值。