發(fā)布時(shí)間：2017-06-23 03:08

  本文關(guān)鍵詞：融合多源數(shù)據(jù)預(yù)測高速公路站間旅行時(shí)間，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為精確預(yù)測高速公路站間旅行時(shí)間,融合收費(fèi)數(shù)據(jù)和微波車檢數(shù)據(jù)開展預(yù)測.首先,基于兩種數(shù)據(jù)源的預(yù)測結(jié)果,采用決策級融合策略;然后,建立了權(quán)重分配預(yù)測模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型;針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢,易陷入局部最優(yōu)的缺陷,基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型;最后,利用京哈高速公路北京段收費(fèi)數(shù)據(jù)和微波檢測器數(shù)據(jù)對3種融合模型進(jìn)行了驗(yàn)證,對比工作日及非工作日2種交通流狀態(tài)下3種模型的性能指標(biāo).試驗(yàn)結(jié)果表明,基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合模型相比其他2種模型,預(yù)測精度及穩(wěn)定性均得到了較高的提升,相對誤差控制在10%以內(nèi),能夠更好地滿足實(shí)際需求.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)機(jī)械與電子控制工程學(xué)院;北京博宇通達(dá)科技有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 智能交通 旅行時(shí)間預(yù)測 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)融合 權(quán)重分配模型
【分類號】：U491
【正文快照】： 0引言旅行時(shí)間是道路交通運(yùn)行狀況的重要衡量指標(biāo),準(zhǔn)確的旅行時(shí)間預(yù)測可為交通誘導(dǎo)及出行者路徑選擇提供建議.融合多源數(shù)據(jù)可提高旅行時(shí)間預(yù)測的準(zhǔn)確性[1].楊兆升[2]基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),融合斷面線圈車檢數(shù)據(jù)和車牌識別數(shù)據(jù),提高了數(shù)據(jù)融合精度;提出不同可靠度下線圈

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【相似文獻(xiàn)】

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