| 基于RBF神经网络的高速公路交通状况判别 |
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| 引用本文： | 李晓斌,徐建闽.基于RBF神经网络的高速公路交通状况判别[J].计算机仿真,2011,28(2). |
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| 作者姓名： | 李晓斌 徐建闽 |
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| 作者单位： | 华南理工大学自动化科学与工程学院,广东,广州,510641 |
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| 摘 要： | 研究交通高峰车辆拥挤问题,通过准确预测车辆的平均行程速度,进而进行交通状况判别对于有效缓解交通拥挤,提高道路的使用效率.采用BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,预测效果差,难以应用于高速公路交通状况判别.为了克服BP神经网络这螳缺陷,提出基于BBF神经网络的高速公路交通状况判别方法,RBF神经网络结构简单,收敛速度快,具有很强的非线性函数逼近能力,在高速公路交通状况判别中具有广泛的应用前景.从实验结果可以看出,RBF神经网络比BP神经经网络有着更高平均行程速度预测精度.更适合于高速公路交通状况判别.
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| 关 键 词： | 交通状况判别 平均行程速度 高速公路 |
Discriminating for Traffic Situation of Highway Based on RBF Neural Network |
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| LI Xiao-bin,XU Jian-min.Discriminating for Traffic Situation of Highway Based on RBF Neural Network[J].Computer Simulation,2011,28(2). |
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| Authors: | LI Xiao-bin XU Jian-min |
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