IGSNRR OpenIR
多子群遗传神经网络模型用于路口短时交通流量预测
刘汉丽1; 周成虎1; 朱阿兴1; 李霖2
2009
Source Publication测绘学报
ISSN1001-1595
Volume000Issue:004Pages:363
Abstract为适应交叉路口短时交通流量的实时变化性和非线性性,提出将一种多子群遗传神经网络算法(MPGNN)应用于交叉路口短时交通流量的预测,结合BP网络对非线性问题良好的求解能力和遗传算法优良的全局寻优能力,建立遗传算法的多个子种群来搜索BP网络的最佳结构。通过对武汉市珞瑜路、武珞路、珞狮南路、珞狮北路交叉路口的短时交通流量进行预测分析,取得了良好的实验效果。根据预测结果对该路段的交通流量进行重新分配和控制,对缓解珞瑜路和武珞路段高峰时期交通流量的压力具有重要作用。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/79443
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.中国科学院地理科学与资源研究所
2.武汉大学
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
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GB/T 7714
刘汉丽,周成虎,朱阿兴,等. 多子群遗传神经网络模型用于路口短时交通流量预测[J]. 测绘学报,2009,000(004):363.
APA 刘汉丽,周成虎,朱阿兴,&李霖.(2009).多子群遗传神经网络模型用于路口短时交通流量预测.测绘学报,000(004),363.
MLA 刘汉丽,et al."多子群遗传神经网络模型用于路口短时交通流量预测".测绘学报 000.004(2009):363.
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