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题名基于BP神经网络的路口短时交通流量预测方法
被引量：31
- 1
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作者
尚宁
覃明贵
王亚琴
崔中发
崔岩
朱扬勇
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机构
复旦大学计算机与信息技术系
上海宝信软件股份有限公司
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2006年第2期32-33,57,共3页
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基金
上海信息专业资金项目(编号:信部运{2003}446号)资助
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文摘
交叉路口是一个城市交通的重要组成部分,其各方向的交通流量预测更是该城市智能交通系统中的重中之重,本文提出一种基于BP神经网络预测路口短时交通流量的方法,该方法将路口其他非预测方向和交通信号配时方案对流量预测的影响因素考虑在内。
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关键词
流量预测
BP神经网络
交叉路口
交通流量预测
城市智能交通系统
神经网络预测
组成部分
城市交通
信号配时
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Keywords
Flow forecasting BP neural network Crossroad
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名北京西客站客流预测及广场交通分流
被引量：1
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作者
何宇强
刘作义
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机构
北方交通大学交通运输学院
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出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2003年第2期35-36,共2页
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文摘
近几年,北京西客站客流量增加幅度较大,引起北广场交通拥挤。通过对西客站列车及旅客到发的高峰时段的客流量分析,运用牛顿插值法预测了西客站2008年的客流量和远期各种交通方式的交通量,提出了开放南广场分流客流量和交通量的建议。
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关键词
北京西客站
客流预测
广场交通分流
客流量
铁路
高峰流量
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分类号
U293.13
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究
被引量：1
- 3
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作者
蒋亚平
郭俊亮
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机构
郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
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出处
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2012年第6期21-23,31,共4页
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文摘
为了预测城市交叉路口交通控制系统中每个相位的车辆流量,进而在一个信号周期内合理分配每个相位的时间,建立了交叉路口车流量预测模型.该模型运用马尔柯夫分析方法,把各相位定义为当前状态,经片段时候后,系统只要掌握转化为另一状态的可能性,即可制订出相应的控制策略.试验结果表明该算法预测的车流量与实测车流量之间的误差比较小,在短时预测车流量方面是可行的.
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关键词
马尔柯夫过程
交叉路口短时交通预测
车流量预测
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Keywords
Markov process
crossroads short-term traffic prediction
vehicle flowrate prediction
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分类号
U491.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名集成BP神经网络预测模型的研究与应用
被引量：19
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作者
赵会敏
雒江涛
杨军超
徐正
雷晓
罗林
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机构
重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院
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出处
《电信科学》
北大核心
2016年第2期60-67,共8页
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基金
重庆市新一代信息网络与终端协同创新中心经费支持项目
基于云计算的网络流量分类标识和深度分析关键技术研究项目(No.cstc2013yykfA40006)~~
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文摘
BP神经刚络对逼近实数值提供了一种顽健有效的学习方法,适合对路口交通流量进行预测。针对BP神经网络存在易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题,提出了一种集成BP预测模型。该模型集成多个具有不同初始权值和训练集的BP模型,并以加权平均值的方法作为结合方法。其中的每个BP模型是以一种改进的MapReduce方法实现的。将该模型运用到交通路口车辆分流流量大小的预测实例中,并依次与单机实现的单个BP模型和MapReduce实现的单个BP模型进行比较。结果表明,集成BP模型在路口车辆分流流量大小的预测中有较高的准确率和实时件。
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关键词
BP神经网络
集成预测
MAPREDUCE
加权平均值
交通路口分流流量大小的预测
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Keywords
BP neural network, ensemble prediction, MapReduce, weighted average, traffic shunt flow prediction at intersection
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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