HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于灰色神经网络的道路权重确定方法

作者:蔡强 陈亚 李海生 曹健交通阻抗路径规划灰色模型神经网络

摘要:提出了一种基于灰色神经网络的道路权重确定方法.首先利用灰色预测模型少数据建模和人工神经网络模型非线性逼近的优点,将两种模型有机结合,实现对交通流的模拟预测;其次利用交通流量-行驶速度以及行驶速度-行驶时间的关系确定交通流量与行驶时间的关系模型;最后结合前两部分建立的模型构建基于灰色神经网络的路阻函数模型,从而确定路段的权重.实验结果表明,该方法具有较高的精度,且模型利用少量的数据就可以确定路段的路阻函数,为路段权值的确定提供了一种有效可行的方法,可用于智能交通的路径规划等应用中.

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

上海理工大学学报

《上海理工大学学报》(CN:31-1739/T)是一本有较高学术价值的双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《上海理工大学学报》主要刊登基础学科(数学、物理、化学)。热能工程、流体力学、流体机械及流体动力工程、计算机应用、机械学、机械制造、测试计量技术及仪器等方面的学术研究及科研实践成果。

杂志详情