吴浩勇
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 供职机构：吉林大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信交通运输工程更多>>
- 基于神经网络的交通参数预测方法被引量：8
- 2005年
- 为能够迅速准确地采取相应措施处理交通拥堵问题,改善行车安全,进而提高路网效率,研究了基于神经网络的交通参数预测方法,预测了交通流量、速度和占有率。在分析常用BP(Back Propagation)神经网络算法的基础上,研究误差平方和最小化的L-M(Levenberg-M arquart)算法。相对于常规预测方法,基于神经网络的交通参数的预测方法对于随机的参数变化具有更好的适应性,能及时跟随交通参数的变化,所以精确度更高,适应性更好。仿真结果显示,L-M算法的训练速度相比于常规BP算法要快几十倍,预测交通流量、速度和占有率等参数的效果优于常用的指数平滑算法,因此基于神经网络的交通参数预测方法可以应用于交通领域。
- 吴浩勇丛玉良王宏志
- 关键词：交通参数神经网络
- 城市快速路交通参数预测方法研究
- 智能交通系统(ITS)是在关键基础理论模型下,把先进的信息技术、数据通信技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地综合运用于地面交通管理体系,从而建立起一种大范围,全方位发挥作用,并且实时、准确、高效的交通运输管理系统。...
- 吴浩勇
- 关键词：ITS交通参数BPRBF数据融合
- 文献传递
