降雨条件下城市快速路车速模糊神经网络预测方法

• 作者: 吴兵 孙洪运 李林波 杨金顺
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 快速路 车速预测 模糊神经网络 交通状态 降雨
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 交通运输工程
• 页码范围: 1695-1701
• 页数: 7页
• 分类号: U491.2
• 字数: 5598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2016.11.008

摘要

为了提高降雨条件下快速路车速短时预测的准确性,考虑到各影响因素的模糊性以及影响作用非线性变化特点,提出了一个以交通量、占有率和降雨量为输入,以车速为输出的模糊神经网络预测方法.利用上海市快速路的交通流与气象数据确定了最优模型结构,并与自回归积分滑动平均模型、反向传播神经网络模型和支持向量机模型进行对比分析.该方法的预测均方根误差为3.05 km·h-1,预测平均误差为3.95％,均优于其他3种方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴兵	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	108	1131	17.0	29.0
2	李林波	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	78	796	17.0	24.0
3	孙洪运	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	7	94	5.0	7.0
4	杨金顺	青岛理工大学汽车与交通学院	15	57	5.0	6.0