79、交通灯系统与异常情况分析的研究与应用

交通灯系统与异常情况分析的研究与应用

1. 交通灯系统的TCPN模型

在交通灯系统的设计中,TCPN(Colored Timed Petri Nets)模型发挥着重要作用。它主要包含信号定时计划模型和信号指示模型两个子模型。

1.1 简单交通灯TCPN模型

简单交通灯TCPN模型中,南北(NS)方向红灯时长有特定控制方式,东西(EW)方向红灯时长由位置CP1的令牌控制。当启用的绑定元素(T8, e)被取走时,EW方向红灯才会结束,其红灯时长为τ1i秒。这表明车辆流只能在NS或EW一个方向上通行。

模型中有多个转换和位置,例如从P1到P2移除令牌时,令牌带有ti;从P2到P3移除令牌时,令牌带有cti,cti由位置数据库提供。位置数据库的作用是使模型能同时显示周期时间和当前周期。

T5
NS_G
T6
NS_Y
T7
NS_R
(d,n,t,ct)@+case ct 
of ct1=>τ11-3
|ct2=>τ12-3
...
|ctj=>τ1i-3  
P3
T3
P2
T2
P1
T1
(d,n+1,t,ct)@+case 
ct of ct1=>τ21
|ct2=>τ22
...
|ctj=>τ2i
(d,n,t,ct)@+3
if n> =n1 +1 andalso <=n2 
then (d,n,t2) else empty 
Database
NS traffic lights
P5
T8
T9
EW_G
T10
EW_Y
T11
EW_R
(d,n,t,ct)@+case ct 
of ct1=>τ21-
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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