基于特征的城市交通流状态预测与判别
交通流状态判别及预测是城市交通信息发布系统的关键技术之一.本文对城市快捷路上交通流的特征参数及交通状态变化过程进行深入研究分析,提取各交通状态下的有效特征参数.利用Elman神经网络与模糊识别技术在解决非线性问题及系统状态判别上的优越性,对快捷路交通流进行短时的参数预测与交通状态判别.实验分析结果证明,文中构造的算法结构简单,状态的预测和判别效果理想,适用于城市快捷路混合性交通的实时判别、预测与信息发布.
城市快捷路 交通流特征 Elman网络 模糊识别
谭裕安 洪勤民 黄健新 蔡燕飞 翁小雄
华南理工大学交通学院,广州,510640
国内会议
广州
中文
24-28
2006-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）