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基于线圈数据的高速公路OD矩阵预测神经网络法 被引量：4
1
作者 MUSSONE Lorenzo GRANT-MULLER Susan 陈海波 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2010年第1期88-98,共11页
以英国M42高速公路线圈交通数据为输入,建立预测模型,提出神经网络OD矩阵预测方法.将预测结果与该公路3a号至7号交叉口间各支路上自动车牌识别装置测得的车辆数据进行对比,验证其有效性.解决了以下关键问题:利用线圈数据实现OD矩阵预测... 以英国M42高速公路线圈交通数据为输入,建立预测模型,提出神经网络OD矩阵预测方法.将预测结果与该公路3a号至7号交叉口间各支路上自动车牌识别装置测得的车辆数据进行对比,验证其有效性.解决了以下关键问题:利用线圈数据实现OD矩阵预测的可操作性,该类数据的特殊性是否影响模型构建,通过变异数稳定数据转换能否改善模型性能,能否同时进行单个OD预测.得到基于训练数据平方根代换的最佳计算结果和单个OD预测模型. 展开更多
关键词 智能交通 神经网络 时间序列 自动车牌识别(ANPR)数据 线圈交通数据 OD矩阵
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