基于神经网络的交通流速度估计

摘要：

本文介绍了交通状态识别是智能交通系统的核心任务之一.为了能够对交通流的状态进行正确的识别,必须准确获得交通流的速度.由于目前环型线圈的安装方式大部分采用的是单环的方式,只能够获得饱和度、流量等交通流信息.如果能够准确挖掘出流量和速度之间的关系,那么就能够由交通流的流量信息直接获得速度.作者研究的目的在于利用BP神经网络来对交通流的速度和流量之间的关系进行建模,从而对交通流的速度做出准确的估计.实验结果表明,BP神经网络能够有效的对交通流速度进行估计,获得满意的效果.

关键词： 交通流 车辆速度 建模仿真 BP神经网络

作者: 魏超 陆奭蕾 刘允才

作者单位: 上海交通大学自动化系,系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海,200240 上海市交通信息中心,上海,200032

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届中国智能交通年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 120-126

在线出版日期: 2012-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）