徐菲菲
- 作品数：1 被引量：14H指数：1
- 供职机构：北京交通大学机械与电子控制工程学院更多>>
- 相关领域：交通运输工程更多>>
- 融合多源数据预测高速公路站间旅行时间被引量：14
- 2016年
- 为精确预测高速公路站间旅行时间,融合收费数据和微波车检数据开展预测.首先,基于两种数据源的预测结果,采用决策级融合策略;然后,建立了权重分配预测模型、BP神经网络预测模型;针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优的缺陷,基于遗传算法优化BP神经网络预测模型;最后,利用京哈高速公路北京段收费数据和微波检测器数据对3种融合模型进行了验证,对比工作日及非工作日2种交通流状态下3种模型的性能指标.试验结果表明,基于遗传神经网络的融合模型相比其他2种模型,预测精度及稳定性均得到了较高的提升,相对误差控制在10%以内,能够更好地满足实际需求.
- 赵建东徐菲菲张琨白继根
- 关键词：智能交通旅行时间预测遗传神经网络
