基于RBF神经网络的交通流数据修复研究

发布时间：2017-08-11 21:29

  本文关键词：基于RBF神经网络的交通流数据修复研究

  更多相关文章： 城市交通 交通数据修复 RBF神经网络模型 BP神经网络模型 非线性回归模型

【摘要】：完整的传感器数据是交通管理和控制的基础,但由于传感器自身或传输线路故障等原因,常常导致数据缺失,亟需对传感器缺失数据进行修复。鉴于此,以离散和连续缺失的线圈检测器交通流量数据为研究对象,构建基于RBF神经网络的数据修复模型。并将其结果与利用非线性回归模型、BP神经网络模型进行修复的结果相比较。RBF神经网络模型在离散缺失3个数据、连续缺失3个数据和连续缺失5个数据情况下,平均百分比绝对误差分别为0.67%,0.66%和1.33%,修复值和实测值的总体相关性为0.992,修复精度优于非线性回归模型和BP神经网络模型。研究结果表明,RBF神经网络模型与其他方法相比可更精确地进行交通数据修复。
【作者单位】： 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室;香港理工大学土木与结构工程系;深圳职业技术学院汽车与交通学院;
【关键词】： 城市交通 交通数据修复 RBF神经网络模型 BP神经网络模型 非线性回归模型
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2012CB725403) 广东省智能交通系统重点实验室开放基金项目(201501005) 广东省高等职业教育教学改革项目(701622J30P13) 深圳职业技术学院科技基金项目(601422K30021)
【分类号】：U491;TP183
【正文快照】： 土木与结构工程系,香港;3.深圳职业技术学院汽车与交通学院,广东深圳518055)0引言高质量的交通管理与控制依赖于高质量的交通检测数据。然而,从实际道路中采集的动态数据存在丢失、错误、冗余等不可避免的质量问题,将对交通流数据的分析以及管控决策精准性造成影响,因此数据修

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本文编号：658319