本文關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)融合 行程時間 預(yù)測模型 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法　出處：《湖南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對當前城市道路行程時間的預(yù)測多限于單源數(shù)據(jù)且預(yù)測精度不高的問題,構(gòu)建了基于浮動車GPS數(shù)據(jù)、微波檢測器交通數(shù)據(jù)的行程時間預(yù)測融合模型.利用遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),解決了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)選取時盲目與隨機性問題,大大提高了網(wǎng)絡(luò)搜索效率與訓(xùn)練速度.預(yù)測行程時間與視頻觀測數(shù)據(jù)吻合良好,表明該模型是有效的和可靠的.
[Abstract]:In order to solve the problem that the prediction of urban road travel time is limited to single source data and the prediction accuracy is not high, a floating vehicle GPS data is constructed. Using genetic algorithm to optimize wavelet neural network, the blind and random problem of initial parameters selection of wavelet neural network is solved. The network search efficiency and training speed are greatly improved, and the predicted travel time is in good agreement with the video observation data, which shows that the model is effective and reliable.
【作者單位】： 湖南大學(xué)土木工程學(xué)院;中土集團福州勘察設(shè)計研究院;清遠職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：廣東省低碳發(fā)展專項資金項目(粵發(fā)改資環(huán)[2011]1273號-19)
【分類號】：U491.14
【正文快照】： 在交通運營與管理中,高效的出行信息與路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)將發(fā)揮越來越重要的作用[1].行程時間作為其中的關(guān)鍵參數(shù),能夠為交通狀態(tài)估計和城市路網(wǎng)擁堵情況的發(fā)布提供數(shù)據(jù)參考[2].同時,行程時間是衡量路段通行效率和延誤的重要依據(jù),是反映路段交通狀態(tài)的直接指標,在智能交通系統(tǒng)中有

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1478228