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摘要:
针对传统交通控制与诱导模型及算法的不足,提出了具有中心协调系统(CCOS)的交通控制与诱导协同模型.利用数据融合技术将历史数据的短时交通预测、交通事件检测结果以及实时交通流数据设计面向交通动态的信息融合,并采用神经网络技术构建基于神经网络的交通控制诱导协同模型,同时对模型的参数进行了确定.通过典型的路网进行仿真实验和对比分析,实验验证了该模型是可行和有效的.
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文献信息
篇名 基于神经网络的交通控制诱导协同模型
来源期刊 电脑与电信 学科 交通运输
关键词 交通控制 交通诱导 数据融合 神经网络 协同模型
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 17-22,25
页数 7页 分类号 U491
字数 5028字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨朝霞 中山大学数学学院 46 339 10.0 16.0
2 周权 广州大学数学与信息科学学院 35 231 8.0 14.0
3 傅贵 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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节点文献
交通控制
交通诱导
数据融合
神经网络
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研究来源
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电脑与电信
月刊
1008-6609
44-1606/TN
大16开
广州市连新路171号国际科技中心B108室
1995
chi
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