一种基于模糊神经网络的交通方式划分模型

• 作者: 胥勇 陈义华
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 交通方式划分 模糊推理
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2869字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.01.008

摘要

模糊神经网络具有良好的模式分类能力,而交通方式划分问题本质上也是一个模式分类问题.文章利用模糊神经网络方法对交通方式划分问题进行了建模,通过对FNN和BP神经网络(BPNN)方法运算结果的比较分析,证实模糊神经网络具有收敛速度快、精度高等优点,是模式划分问题的一种实用方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈义华		59	1111	21.0	30.0
2	胥勇		1	16	1.0	1.0