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基于LSTM神经网络改进的路阻函数模型
被引量：
8
1
作者
王飞
徐维祥
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1065-1071,共7页
为了更加精确地计算道路的交通阻抗,对经典的BPR阻抗函数模型进行改进,建立长短期记忆(LSTM)神经网络预测改进函数中待定系数的正负,结合杭州市上塘高架至中河高架路段采集的交通数据进行验证.与传统BPR阻抗函数方法、经典的EMME/2锥形...
为了更加精确地计算道路的交通阻抗,对经典的BPR阻抗函数模型进行改进,建立长短期记忆(LSTM)神经网络预测改进函数中待定系数的正负,结合杭州市上塘高架至中河高架路段采集的交通数据进行验证.与传统BPR阻抗函数方法、经典的EMME/2锥形延误函数计算方法、BP神经网络预测方法、LSTM神经网络预测方法得出的结果进行对比分析,结果显示在数据精度满足要求的前提下,改进的模型具有更高的准确性和可靠性.说明使用改进模型计算得到的道路阻抗能够更为真实地反映道路的交通运行状况.
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关键词
城市交通
改进bpr函数
路阻
函数
长短期记忆神经网络
行程时间计算
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题名
基于LSTM神经网络改进的路阻函数模型
被引量：
8
1
作者
王飞
徐维祥
机构
北京交通大学交通运输学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1065-1071,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61672002).
文摘
为了更加精确地计算道路的交通阻抗,对经典的BPR阻抗函数模型进行改进,建立长短期记忆(LSTM)神经网络预测改进函数中待定系数的正负,结合杭州市上塘高架至中河高架路段采集的交通数据进行验证.与传统BPR阻抗函数方法、经典的EMME/2锥形延误函数计算方法、BP神经网络预测方法、LSTM神经网络预测方法得出的结果进行对比分析,结果显示在数据精度满足要求的前提下,改进的模型具有更高的准确性和可靠性.说明使用改进模型计算得到的道路阻抗能够更为真实地反映道路的交通运行状况.
关键词
城市交通
改进bpr函数
路阻
函数
长短期记忆神经网络
行程时间计算
Keywords
urban traffic
improved
bpr
function
resistance function
long short-term memory neural network
travel time calculation
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LSTM神经网络改进的路阻函数模型
王飞
徐维祥
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
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