首页 > 《科技新时代》 > 2023年9期 > 基于神经网络的道路短时交通流预测研究综述

基于神经网络的道路短时交通流预测研究综述

在线阅读下载PDF 导出详情

摘要摘要：短时交通流预测是智能交通系统(ITS)的关键组成部分，其准确性、实时性直接影响到交通控制与诱导系统能否及时向出行者发布准确的交通信息，对于治理城市交通给拥堵问题具有重要意义。基于神经网络的预测方法是近年来非参数化方法中开展研究做多的，本问详细介绍了BP神经网络和RBF神经网络在交通流预测领域的应用与发展，以及国内外学者对神经网络的优化做出的努力。并提出了一个未来研究的方向即对更为复杂的网络层面上的城市道路进行预测，并拟定了一个解决方案。

DOI wjv98lo647/7476850

作者程逸闻1

机构地区 (1.重庆交通大学交通运输学院，重庆 400074)

出处《科技新时代》 2023年9期

关键词

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2023年08月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

相关文献

11方烁翔,2马宇康. 基于神经网络的交通流量预测模型研究.建筑理论,2024-05.
2王猛. 短时交通流预测模型综述.建筑技术科学,2022-06.
3王浩楠,刘岩,刘旭. 基于ARIMA融合神经网络的船舶交通流量预测研究.,2022-04.
4杨显立;许伦辉;周勇. 基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型研究.道路与铁道工程,2013-05.
5王志伟. 城市交通流小波神经网络预测方法研究.职业技术教育学,2016-02.
6孟繁林. 基于小波神经网络的VTS水域船舶交通流短期预测研究.船舶与海洋工程,2017-04.
7王晓全;邵春福;尹超英;袁媛. 基于改进BP神经网络的交通流数据融合.道路与铁道工程,2018-01.
8孙伟峰. 大数据背景下道路短时交通流预测方法研究.市政工程,2023-04.
9郑宏伟1周慧2. 基于长短时记忆神经网络的给煤量预测研究.电力系统及自动化,2019-11.
10郑宏伟1周慧2. 基于长短时记忆神经网络的给煤量预测研究.电力系统及自动化,2019-11.

来源期刊

科技新时代

科技新时代

相关推荐

同分类资源更多

相关关键词

返回顶部