基于Elman神经网络的高速公路限速控制

李政; 梁新荣

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限速控制是高速公路交通控制的重要措施和手段,为了提高限速控制精度,提出Elman神经网络建模方法。阐述了Elman神经网络的原理,根据高速公路主线上车辆群状态、路面状况、气象条件等信息,建立交通流速度限制Elman神经网络模型,Elman神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为2、12、12和1,采用Levenberg-Marquardt算法对Elman神经网络进行训练,并与RBF神经网络进行仿真对比。结果表明,Elman神经网络和RBF神经网络的训练误差分别为9.99769×10-9和2.38112×10-4,与RBF神经网络相比较,Elman神经网络自适应能力强、泛化能力好,能准确地建立交通流速度限制模型,具有良好的应用前景。

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来源
《科技与创新》 |2007年第28期|27-29|共3页
作者
李政; 梁新荣;
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作者单位

五邑大学信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
Elman神经网络; 高速公路; 速度限制; 仿真;

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