交通科技与经济
交通科技與經濟
교통과기여경제
Technology & Economy in Areas of Communications
2008年
6期
101-103
,共3页
BP神经网络%匝道控制%动态预测%随机性
BP神經網絡%匝道控製%動態預測%隨機性
BP신경망락%잡도공제%동태예측%수궤성
已有快速路入口匝道控制手段是以定时控制方法为主,虽然存在动态调整等方法,但缺乏预测机制,这主要是由于车流的动态性和随机性而难以进行定量分析,引入人工神经网络可对车流进行动态预测.分析了影响主线交通量的与匝道相关的因素,并在此基础上建立了神经网络预测模型,通过上海典型匝道(延安路-江苏路)一组实测数据对网络进行训练和预测,得到了满意的效果.
已有快速路入口匝道控製手段是以定時控製方法為主,雖然存在動態調整等方法,但缺乏預測機製,這主要是由于車流的動態性和隨機性而難以進行定量分析,引入人工神經網絡可對車流進行動態預測.分析瞭影響主線交通量的與匝道相關的因素,併在此基礎上建立瞭神經網絡預測模型,通過上海典型匝道(延安路-江囌路)一組實測數據對網絡進行訓練和預測,得到瞭滿意的效果.
이유쾌속로입구잡도공제수단시이정시공제방법위주,수연존재동태조정등방법,단결핍예측궤제,저주요시유우차류적동태성화수궤성이난이진행정량분석,인입인공신경망락가대차류진행동태예측.분석료영향주선교통량적여잡도상관적인소,병재차기출상건립료신경망락예측모형,통과상해전형잡도(연안로-강소로)일조실측수거대망락진행훈련화예측,득도료만의적효과.
