基于Elman神经网络的交通数据融合模型

• 作者: 佟阳春 刘承轩 李晓丽
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: WSN数据 Elman神经网络 数据融合 交通信息采集 浮动车
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 91-93
• 页数: 3页
• 字数: 2414字
• 语种: 中文

摘要

介绍了交通数据的概念、采集方法和特性,简单概括了的特点和作用,结合现代交通数据采集手段多样化的特点和交通数据的特性,选取融合参数并提出一种基于Elman神经网络的浮动车和WSN交通检测数据融合模型.详细介绍了模型的组成、功能和基于BP神经网络交通数据融合方法进行了对比分析,并以大连中山路星海街路段为对象,通过实际检测数据和VISSM模拟数据相结合的方法进行了实验分析.