计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2011年
1期
167-169
,共3页
交通拥堵%神经网络%梯度算法%交通参数
交通擁堵%神經網絡%梯度算法%交通參數
교통옹도%신경망락%제도산법%교통삼수
针对城市快速路的常发性拥堵和偶发性交通拥堵,提出了一种基于神经网络的自动判别算法.该方法利用改进的自适应梯度算法优化神经网络的权值参数,既能保证神经网络参数收敛到全局最优值,又具有快的学习速度,提高了神经网络的检测效果.利用微观交通仿真软件PARAMICS建立了城市快速路网,通过多次仿真获得了包含各种交通拥堵的学习样本,增强了算法的鲁棒性.将训练好的神经网络对多种实际的交通数据进行了仿真试验.实验结果表明,该算法在城市快速路交通拥堵判别中具有较高的检测率和较低的误报率.
針對城市快速路的常髮性擁堵和偶髮性交通擁堵,提齣瞭一種基于神經網絡的自動判彆算法.該方法利用改進的自適應梯度算法優化神經網絡的權值參數,既能保證神經網絡參數收斂到全跼最優值,又具有快的學習速度,提高瞭神經網絡的檢測效果.利用微觀交通倣真軟件PARAMICS建立瞭城市快速路網,通過多次倣真穫得瞭包含各種交通擁堵的學習樣本,增彊瞭算法的魯棒性.將訓練好的神經網絡對多種實際的交通數據進行瞭倣真試驗.實驗結果錶明,該算法在城市快速路交通擁堵判彆中具有較高的檢測率和較低的誤報率.
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