降雨条件下城市快速路车速模糊神经网络预测方法
本文选题:快速路 + 车速预测 ; 参考:《同济大学学报(自然科学版)》2016年11期
【摘要】:为了提高降雨条件下快速路车速短时预测的准确性,考虑到各影响因素的模糊性以及影响作用非线性变化特点,提出了一个以交通量、占有率和降雨量为输入,以车速为输出的模糊神经网络预测方法.利用上海市快速路的交通流与气象数据确定了最优模型结构,并与自回归积分滑动平均模型、反向传播神经网络模型和支持向量机模型进行对比分析.该方法的预测均方根误差为3.05km·h-1,预测平均误差为3.95%,均优于其他3种方法.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of short-time prediction of expressway speed under rainfall, considering the fuzziness of various influencing factors and the characteristics of nonlinear variation of influence action, a new method is put forward, which is traffic volume, occupation rate and rainfall as input. Fuzzy neural network prediction method based on speed output. Based on the traffic flow and meteorological data of Shanghai expressway, the optimal model structure is determined and compared with the autoregressive integral moving average model, backpropagation neural network model and support vector machine model. The root mean square error (RMS) of this method is 3.05km h-1, and the average error of prediction is 3.95%, which is superior to the other three methods.
【作者单位】: 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;青岛理工大学汽车与交通学院;
【分类号】:U491
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,本文编号:2049994
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