基于移动检测技术的城市路网拥挤预测模型

• 作者: 徐建闽 林培群 黄玲
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能运输系统 交通拥挤预测 BP神经网络 移动检测技术 短期交通预测
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统与交通工程
• 页码范围: 121-125
• 页数: 5页
• 分类号: U491|TP18
• 字数: 3128字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2009.10.023

摘要

提出了一种新的基于移动检测技术、神经网络和模糊判断方法的城市路网动态交通拥挤预测模型.首先构建一个3层BP神经网络模型判断路网实时交通流状态,并应用实地移动检测数据和视频数据获取BP神经网络训练样本并对其进行训练;然后结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测.现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建闽	华南理工大学土木与交通学院	354	5014	38.0	50.0
2	林培群	华南理工大学土木与交通学院	43	322	9.0	15.0
3	黄玲	华南理工大学土木与交通学院	33	124	5.0	10.0