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基于神经网络的交通流速度估计

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本文介绍了交通状态识别是智能交通系统的核心任务之一.为了能够对交通流的状态进行正确的识别,必须准确获得交通流的速度.由于目前环型线圈的安装方式大部分采用的是单环的方式,只能够获得饱和度、流量等交通流信息.如果能够准确挖掘出流量和速度之间的关系,那么就能够由交通流的流量信息直接获得速度.作者研究的目的在于利用BP神经网络来对交通流的速度和流量之间的关系进行建模,从而对交通流的速度做出准确的估计.实验结果表明,BP神经网络能够有效的对交通流速度进行估计,获得满意的效果.

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来源
《第七届中国智能交通年会》|2012年|120-126|共7页
会议地点北京
作者
Chao Wei; 魏超; 陆奭蕾; Shilei Lu; Yuncai Liu; 刘允才;
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作者单位

中国智能交通协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U491.112;
关键词
交通流; 车辆速度; 建模仿真; BP神经网络;

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