T-S模型驱动的自适应神经模糊系统：交通状态识别的高效解决方案

本文主要探讨了"基于T-S模型的交通状态自适应神经模糊推理系统建模与仿真"这一主题，发表于2012年的《北京交通大学学报》第36卷第6期。作者朱广宇、刘克乔和梁共同研究了如何利用T-S（Takagi-Sugeno）模型在交通状态识别诊断领域进行创新应用。 T-S模型是一种在模糊系统理论中广泛应用的模型，它将复杂的规则集合转化为简单的线性函数，使得模型的构建更为直观和易于理解。在这个研究中，作者关注的是如何通过引入驾驶人对交通拥堵程度的感知评价来改进模型。这种感知评价反映了驾驶员实际体验到的交通状况，为模型的学习目标提供了重要的实时反馈，从而提高了系统的自适应性和准确性。 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是一种结合了模糊逻辑和神经网络优点的智能计算方法，它能够根据环境变化自动调整其内部参数。作者利用ANFIS的这一特性，建立了一个能快速学习和适应不同交通状态的模型。通过仿真分析，研究结果表明，该模型具有显著的优点：不仅收敛速度快，而且识别精度高，这表明模型在处理实际交通数据时具有良好的泛化能力，能够有效地识别并预测各种交通状况。 关键词如"交通状态评价"、"T-S模型"、"自适应神经模糊推理系统"以及"驾驶人感受"和"交通拥堵"，都突出了论文的核心内容和研究焦点。这项工作对于提升交通管理的智能化水平、优化交通决策支持系统以及提高驾驶者的信息获取体验具有重要的实践价值。 这篇文章为理解和解决城市道路交通状态识别问题提供了一种创新的方法，展示了ANFIS在结合驾驶人感知信息进行交通状态分析方面的潜力，为未来交通工程和智能交通系统的研究方向提供了有价值的研究成果。