交通与计算机
交通與計算機
교통여계산궤
COMPUTER AND COMMUNICATIONS
2007年
6期
21-23,27
,共4页
不利天气%道路通行能力%RBF神经网络
不利天氣%道路通行能力%RBF神經網絡
불리천기%도로통행능력%RBF신경망락
不利天气下影响城市道路通行能力的各种因素都具有随机的、非线性,采用常态条件下修正理论通行能力的计算方法是不适合的.文章结合RBF神经网络模型方法能够良好地分析出随机的、非线性的特点,对路网组成单元进行重新划分,选定不利天气下道路通行能力的影响因素,建立了道路通行能力计算的RBF神经网络模型.并依据哈尔滨市暴雨天气下道路的实际情况进行了算例分析,计算的道路通行能力与实测数据最大误差为-1.16%,验证了模型的可行性和有效性.
不利天氣下影響城市道路通行能力的各種因素都具有隨機的、非線性,採用常態條件下脩正理論通行能力的計算方法是不適閤的.文章結閤RBF神經網絡模型方法能夠良好地分析齣隨機的、非線性的特點,對路網組成單元進行重新劃分,選定不利天氣下道路通行能力的影響因素,建立瞭道路通行能力計算的RBF神經網絡模型.併依據哈爾濱市暴雨天氣下道路的實際情況進行瞭算例分析,計算的道路通行能力與實測數據最大誤差為-1.16%,驗證瞭模型的可行性和有效性.
불리천기하영향성시도로통행능력적각충인소도구유수궤적、비선성,채용상태조건하수정이론통행능력적계산방법시불괄합적.문장결합RBF신경망락모형방법능구량호지분석출수궤적、비선성적특점,대로망조성단원진행중신화분,선정불리천기하도로통행능력적영향인소,건립료도로통행능력계산적RBF신경망락모형.병의거합이빈시폭우천기하도로적실제정황진행료산례분석,계산적도로통행능력여실측수거최대오차위-1.16%,험증료모형적가행성화유효성.
