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基于自适应模糊神经网络的交通流状态预测
引用本文:王辉.基于自适应模糊神经网络的交通流状态预测[J].交通与计算机,2007,25(4):46-49.
作者姓名:王辉
作者单位:同济大学,上海,200092
摘    要:研究交通流状态的分类、识别与预测,建立了基于模糊聚类及模式识别的交通流状态自适应模糊神经推理系统.对大量交通流历史特征数据采用模糊聚类法进行状态分类并进行模式识别,得到系统的原始输入输出数据集.建立交通流状态预测的自适应模糊神经系统,以交通流特征数据及其识别结果作为训练数据集进行系统参数及模糊规则的训练与确定,直到误差在控制范围内,并进行系统检测和复核.仿真及其检测和复核结果表明系统预测的准确率在 95%以上.

关 键 词:交通工程  交通流状态预测  模糊聚类  模式识别  自适应模糊神经推理  状态自适应  模糊规则  神经网络  交通流  状态预测  System  Inference  Adaptive  Based  Flow  Pattern  Traffic  准确率  系统预测  系统检测  仿真  复核  控制范围  误差  训练数据集  系统参数
修稿时间:2007-07-08

Prediction of Traffic Flow Pattern Based on Adaptive Neuro-fuzzy Inference System
WANG Hui.Prediction of Traffic Flow Pattern Based on Adaptive Neuro-fuzzy Inference System[J].Computer and Communications,2007,25(4):46-49.
Authors:WANG Hui
Institution:Tongji University, Shanghai 200092, China
Abstract:
Keywords:traffic engineering  traffic flow pattern prediction  fuzzy clustering  pattern recognition  adaptive neuro-fuzzy inference
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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