交通信息与安全
交通信息與安全
교통신식여안전
JOURNAL OF TRANSPORT INFORMATION AND SAFETY
2011年
4期
71-74,79
,共5页
交通状态判别%BP神经网络%交通状态定量划分
交通狀態判彆%BP神經網絡%交通狀態定量劃分
교통상태판별%BP신경망락%교통상태정량화분
根据交通流复杂性的特点,提出了基于BP神经网络的交通状态判别方法.并以高速公路隧道为例,通过Matlab软件编程实现模拟仿真,最后通过对神经网络的输出结果与决策阈值相比较,确定其所反映的交通状态.仿真结果表明,该算法可用于实时交通状态判别,并具有很高的精度和较好的收敛度.
根據交通流複雜性的特點,提齣瞭基于BP神經網絡的交通狀態判彆方法.併以高速公路隧道為例,通過Matlab軟件編程實現模擬倣真,最後通過對神經網絡的輸齣結果與決策閾值相比較,確定其所反映的交通狀態.倣真結果錶明,該算法可用于實時交通狀態判彆,併具有很高的精度和較好的收斂度.
근거교통류복잡성적특점,제출료기우BP신경망락적교통상태판별방법.병이고속공로수도위례,통과Matlab연건편정실현모의방진,최후통과대신경망락적수출결과여결책역치상비교,학정기소반영적교통상태.방진결과표명,해산법가용우실시교통상태판별,병구유흔고적정도화교호적수렴도.
