| 模糊广义学习向量量化算法在交通事故预测方面的应用 |
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| 引用本文： | 周莎,王楠.模糊广义学习向量量化算法在交通事故预测方面的应用[J].交通运输工程与信息学报,2010,8(4). |
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| 作者姓名： | 周莎 王楠 |
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| 基金项目： | 重庆市交通运输工程重点实验室开放基金 |
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| 摘 要： | 模糊逻辑系统易于理解,而神经网络则有极强的自适应能力.本文将模糊数学方法和神经网络结合起来建立组合模型,用广义模糊神经网络(FGNN)预测道路交通事故.运用MATLAB语言编程,利用模糊广义学习向量量化算法(FGLVQ)建立模糊神经网络模型,并应用于交通事故预测中,改进了交通事故预测的计算方法.理论分析和实例表明,设计的模糊神经网络模型具有良好的非线性映射功能和泛化功能,对预测交通事故有较好的适应性.
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| 关 键 词： | 模糊神经网络模型 广义 学习向量量化算法 交通事故预测 Neural Network Generalized Fuzzy 模糊数学方法 模糊逻辑系统 道路交通事故 自适应能力 非线性映射 MATLAB语言 组合模型 易于理解 网络结合 理论分析 计算方法 功能 适应性 |
Traffic Safety Forecast with GLVQ Based on Fuzzy Generalized Neural Network |
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| ZHOU Sha,WANG Nan.Traffic Safety Forecast with GLVQ Based on Fuzzy Generalized Neural Network[J].Journal of Transportation Engineering and Information,2010,8(4). |
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| Authors: | ZHOU Sha WANG Nan |
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