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《交通运输工程学报》 2006年03期
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高速公路动态交通流Elman神经网络模型

梁新荣  刘智勇  毛宗源  
【摘要】:为了提高高速公路交通流建模的精度,分析了离散的高速公路动态交通流数学模型,基于Elman网络原理,建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2,采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练,并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明:回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10-5,最大相对误差为4.237 1×10-4,与BP神经网络和RBF神经网络相比较,Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型,真实地描述交通流基本特性,能准确地建立动态交通流模型,适应交通状况的变化。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
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