基于灰色神经网络的道路权重确定方法.pdf

《基于灰色神经网络的道路权重确定方法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、上海理工大学学报第35卷第6期J．UniversityofShanghaiforScienceandTechnologyVo1．35No．62013文章编号：1007—6735(2013)06—0552～05基于灰色神经网络的道路权重确定方法蔡强，陈亚，李海生，曹健(北京工商大学计算机与信息工程学院，北京100048)摘要：提出了一种基于灰色神经网络的道路权重确定方法．首先利用灰色预测模型少数据建模和人工神经网络模型非线性逼近的优点，将两种模型有机结合，实现对交通流的模拟预测；其次利用交通流量一行驶速

2、度以及行驶速度一行驶时间的关系确定交通流量与行驶时间的关系模型；最后结合前两部分建立的模型构建基于灰色神经网络的路阻函数模型，从而确定路段的权重．实验结果表明，该方法具有较高的精度，且模型利用少量的数据就可以确定路段的路阻函数，为路段权值的确定提供了一种有效可行的方法，可用于智能交通的路径规划等应用中．关键词：交通阻抗；路径规划；灰色模型；神经网络中图分类号：N941．5；TP183文献标志码：ARoadWeightEvaluationMethodBasedonGreyNeuralNetworkChl

3、Qiang，CHENYa，LIHai—sheng，CAOJian(CollegeqfComputerandInformationEozgineering，BeijingTechnologyandBusinessUniversity，Beng100048，China)Abstract：Aroadweightevaluationmethodbasedongreyneuralnetworkwasproposed．Theadvantagesofgreyforecastingmodel，whichissimpl

4、eandneedslessoriginaldata，andneuralnetworkweresynthesizedtoestablishthegreyneuralnetworkmodeloftrafficflow．Therelationshipsbetweentrafficflow，velocityanddensitywereusedtodeterminetherelationalmodelofflowandtime．Onthesebases，theimpedancefunctionmode1andt

5、heweightofroadSectionswereachieved．Theexperimentresultsshowthatthemodelhashigheraccuracyandonlyafewmeasurementdataareneededtoconfirmtheimpedancefunctionmodelofroadsections．Themodelisaneffective，feasibleandconvenientmethodforgettingtheweightofroadsection

6、s．Itcanbeappliedintheroadplanningofintelligenttransportationsystem．Keywords：trafficimpedance；roadplanning；greymodel；neuralnetwork在智能交通系统中，道路权值的确定将直接影通，被交通专业人员和社会公众普遍接受和使用．现响到最优路径选择的确定．行驶时间作为反映交通以行驶时间最短为最优目标，将表征路段行驶时间状况的重要指标之一，简单而直观，便于理解与沟与交通流量之间关系的路阻函数作

7、为道路权重．收稿日期：2012—10—30基金项目：北京市自然科学基金资助项目(4112016)；北京市属高等学校人才强教计划资助项目(PHR201008239)第一作者：蔡~(1969～)，男，教授．研究方向：计算机图形学、计算几何、科学可视化、智能信息处理．E-mail：caiq@th．btbu．edu．cn第6期蔡强，等：基于灰色神经网络的道路权重确定方法553目前，国内外学者对于路阻函数提出了不同的原理求解，得函数模型，其中，较有代表性的有：美国联邦公路局=[ab]=(BTB腓(2)FHWA模

8、型——BPR(BureauofPublicRoads)模型，该模型的优点是函数形式简单、通用性好，缺点其中是当路段上的实际交通流量超出路段的通行能力‘。’(2)—Z‘(2)时，实测数据极少，难以进行回归分析[；Davidson‘(3)一‘’(3)，B(3)●建立的阻抗函数弥补了BRP函数缺乏渐进性的不●：：足，但由于其参数标定的复杂和繁琐，所以，在一定(。’()一‘(n)程度上限制了Davidson函数的应用l2]；日本和德国式中，为紧邻均值序列．交通部