基于改进SWF神经网络多因素行程时间预测模型与算法

• 作者: 周溪召 马洪伟
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 工学
• 关键词: 交通量 样条权函数 神经网络 行程时间 信号周期
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 方法研究与探讨
• 页码范围: 24-27
• 分类号: TP183
• 字数: 3391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2012.04.006

摘要

行程时间预测一直是交通领域研究的重点问题之一,道路系统的复杂性使预测工作变得困难.将影响路段行程时间的多种因素和改进后的样条权函数神经网络结合起来,根据机动车运行特点,建立行程时间预测模型,可以刻划道路运行的多种状态,能较准确的估计出路段的行程时间,也继承了样条权函数神经网络算法的各种优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周溪召	上海海事大学交通运输学院	83	773	15.0	24.0
2	马洪伟	上海海事大学交通运输学院	5	28	3.0	5.0