基于RBF神经网络的不利天气道路通行能力计算

• 作者: 姚艳雪 盛洪飞 章锡俏
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 交通运输
• 关键词: 不利天气 道路通行能力 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 方法研究
• 页码范围: 21-23,27
• 页数: 4页
• 分类号: U491
• 字数: 3140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.06.006

摘要

不利天气下影响城市道路通行能力的各种因素都具有随机的、非线性,采用常态条件下修正理论通行能力的计算方法是不适合的.文章结合RBF神经网络模型方法能够良好地分析出随机的、非线性的特点,对路网组成单元进行重新划分,选定不利天气下道路通行能力的影响因素,建立了道路通行能力计算的RBF神经网络模型.并依据哈尔滨市暴雨天气下道路的实际情况进行了算例分析,计算的道路通行能力与实测数据最大误差为-1.16%,验证了模型的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盛洪飞		48	654	15.0	24.0
2	章锡俏		21	158	8.0	12.0
3	姚艳雪		4	17	2.0	4.0