面向脆弱城市交通系统的研究与设计

• 作者: 刘蕾 孙德辉 赵萌 郭凯文 韩存武
• 来源期刊: 新型工业化
• 关键词: 智能交通系统 神经网络 交通流 绿信比 优化
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 18-23
• 页数: 6页
• 字数: 3914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6649.2015.04.03

摘要

为了解决日益复杂多变的城市交通状况，改善城市交通系统，本文将智能交通系统与神经网络方法相结合，对脆弱的城市交通系统进行优化。首先讨论了智能交通系统的现状及改进措施，接着讨论了基于神经网络对交通流进行预测，最后进一步基于神经网络对交通系统的重要参数——绿信比进行设计。本文将引进智能交通系统并综合采用神经网络对现有交通系统的研究，对目前脆弱的城市交通系统进行设计与优化。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙德辉	北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室	91	485	11.0	17.0
2	韩存武	北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室	24	61	5.0	6.0
3	刘蕾	北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室	15	23	3.0	4.0
4	赵萌	北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室	1	1	1.0	1.0
5	郭凯文	北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室	1	1	1.0	1.0