基于神经网络的信号交叉口进口车道交通延误预测

• 作者: 林得刚 郑长江 陈淑燕
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 关键词: BP神经网络模型 信号交叉口 进口车道 交通延误 预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 53-56,93
• 页数: 5页
• 字数: 3030字
• 语种: 中文

摘要

基于误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建立了适应能力较强的信号交叉口进口车道平峰时的交通延误网络模型,并利用邯郸市某信号交叉口进口车道的平峰小时交通延误的数据,对该BP神经网络预测模型进行训练和测试.比较分析预测结果和实际数据,结果表明该BP神经网络对于交叉口进口车道的交通延误预测结果可靠有效.此外,在交通情况更加复杂的信号交叉口或者时间段,以该模型为基础可以建立更加可靠的预测信号交叉口进口车道交通延误模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈淑燕	东南大学交通学院	55	1016	15.0	31.0
2	郑长江	河海大学土木与交通学院	91	461	12.0	17.0
3	林得刚	河海大学土木与交通学院	1	7	1.0	1.0