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基于神经网络的交通平衡求解算法

         

摘要

研究目标在于采用神经网络方法替代传统的交通分配方法。回顾了交通网络平衡条件下实现交通网络配流的解析方法,然后提出了采用人工神经网络模拟处于交通平衡状态的运输网络,进而替代传统的配流方法的思想。定义了交通流的平衡函数和交通流平衡态的概念,证明了用神经网络来识别交通流的平衡状态的可行性。提出采用反向传播神经网络来模拟交通平衡状态的原则和方法,并建立了训练神经网络的判据,提出了判断神经网络模型效果的评价方法。最后,通过实例证明了良好训练的神经网络可以替代传统的交通分配,而且,容易把交通管理策略考虑到分配的过程中,并且能够改善配流速度。

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