基于径向基函数神经网络的城市道路路段行程时间实时预测模型
기우경향기함수신경망락적성시도로로단행정시간실시예측모형
A Real-time Travel Time Prediction Model Based on RBF Neural Network
  • 万方数据
    交通信息与安全 교통신식여안전
    JOURNAL OF TRANSPORT INFORMATION AND SAFETY
    2011年 5期 31-35 ,共5页

    刘江用%云美萍%闫亚文%杨晓光

    류강용%운미평%염아문%양효광

    行程时间%神经网络%径向基函数 行程時間%神經網絡%徑嚮基函數
    행정시간%신경망락%경향기함수
    提出利用径向基函数(RBF)神经网络方法对城市道路路段行程时间进行建模预测,并结合线圈和视频实测数据进行仿真分析,以实际行程时间和模型输出的行程时间预测值比较验证了模型的合理性.并将RBF神经网络方法与BP神经网络方法进行比较,结果表明RBF神经网络相对于BP神经网络训练时间短,且预测精度更高.
    제출이용경향기함수(RBF)신경망락방법대성시도로로단행정시간진행건모예측,병결합선권화시빈실측수거진행방진분석,이실제행정시간화모형수출적행정시간예측치비교험증료모형적합이성.병장RBF신경망락방법여BP신경망락방법진행비교,결과표명RBF신경망락상대우BP신경망락훈련시간단,차예측정도경고.
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