基于动态自组织网络的多路口交通流智能预测系统

• 作者: 王慧
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织神经网络 多路口 交通流预测 智能参数 交叉处理 深度条件
• 年，卷（期）: 2019,（16）
• 所属期刊栏目: 开发与应用
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 2393字
• 语种: 中文

摘要

为使多路口交通流预测更加准确,避免交通事故、交通拥堵现象的出现,提出基于动态自组织网络的多路口交通流智能预测系统.将复杂的神经网络分解开来,在预测网络框架中,设置智能的网络参数,以此为前提对待预测数据进行选择、交叉处理,完成基于动态自组织神经网络的预测环境搭建.在此基础上,通过确定多路口交通流动情况,计算路口车辆汇总率,达到智能预测多路口交通流的目的,完成基于自组织神经网络的多路口交通流智能预测方法的搭建.模拟多路口交通环境环境设计对比实验结果表明,与传统预测方法相比,应用新型预测方法后,拥堵事故发生几率降低至35％左右,有效预测了多路口交通情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王慧		17	30	3.0	5.0