本文主要研究内容
作者许倩倩,许佳佳,凤鹏飞（2019）在《基于LM神经网络的交叉口短时交通量预测》一文中研究指出：准确的交叉口短时交通量预测有利于优化交叉口信号配时,从而提升交叉口通行能力,鉴于此,本文针对交叉口短时交通量预测开展研究.考虑交叉口交通量时空特性,结合神经网络算法自组织与自学习特性,提出基于Levenberg-Marquardt (LM)神经网络算法的交叉口短时交通量预测模型.基于本文预测模型,应用Matlab软件进行交叉口短时交通量预测.研究结果表明,本文所提模型具备较高的模型预测精度,可为交叉口短时交通量预测研究提供方法参考.
Abstract
zhun que de jiao cha kou duan shi jiao tong liang yu ce you li yu you hua jiao cha kou xin hao pei shi ,cong er di sheng jiao cha kou tong hang neng li ,jian yu ci ,ben wen zhen dui jiao cha kou duan shi jiao tong liang yu ce kai zhan yan jiu .kao lv jiao cha kou jiao tong liang shi kong te xing ,jie ge shen jing wang lao suan fa zi zu zhi yu zi xue xi te xing ,di chu ji yu Levenberg-Marquardt (LM)shen jing wang lao suan fa de jiao cha kou duan shi jiao tong liang yu ce mo xing .ji yu ben wen yu ce mo xing ,ying yong Matlabruan jian jin hang jiao cha kou duan shi jiao tong liang yu ce .yan jiu jie guo biao ming ,ben wen suo di mo xing ju bei jiao gao de mo xing yu ce jing du ,ke wei jiao cha kou duan shi jiao tong liang yu ce yan jiu di gong fang fa can kao .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自德州学院学报的许倩倩,许佳佳,凤鹏飞，发表于刊物德州学院学报2019年04期论文，是一篇关于交叉口论文,交通量预测论文,神经网络论文,预测精度论文,德州学院学报2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自德州学院学报2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：交叉口论文; 交通量预测论文; 神经网络论文; 预测精度论文; 德州学院学报2019年04期论文;