基于BP神经网络技术的车辆通行时间预测研究 |
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作者单位: | ;1.常州工学院电气与光电工程学院;2.扬州大学物理科学与技术学院 |
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摘 要: | 为进一步提高交通调度效率,解决日益严重的交通拥堵现状,提出基于BP神经网络模型预测车辆通行时间的方案。根据交叉路口特征,建立了三层BP(Back Propagation)神经网络模型,并确定模型的输入层和输出层神经元数目均为4个。采用MATLAB软件对采集的车辆通行数据进行仿真分析,最终确定隐含层神经元数目为9个。利用预测样本对BP神经网络模型进行了可行性验证。结果表明,BP神经网络模型能够用于预测排队车辆通行时间,误差在10%以内,可以作为交通控制器配时方案的依据,提高车辆通行效率。
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关 键 词: | BP神经网络 仿真 车辆通行时间 |
Travel time prediction based on BP neural network |
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