RBF神经网络的行车路径代价函数建模

• 作者: 何为 陈亮 韩力群
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通 路径代价函数 行车路线优化 RBF神经网络 图论
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 页码范围: 424-431
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.05.006

摘要

行车路线优化是城市智能交通系统的研究热点之一,对整个交通系统的优化起着重要作用.分析了影响行车时间的各种因素,结合图论中最短路径算法,建立了基于RBF神经网络的路径代价函数模型.基于该函数模型,可以计算出交通图中任意给定两地间的时间最优路径.将该模型应用于实际路况进行有效性验证,得到了有实用价值的结果,说明了该模型的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩力群	北京工商大学计算机与信息工程学院	51	679	14.0	24.0
2	何为	北京工商大学计算机与信息工程学院	22	286	8.0	16.0
3	陈亮	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	10	2.0	3.0