【摘 要】
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针对城市道路交通流的不确定性和随机波动性,应用基于BP神经网络算法和韦伯斯特模型来优化城市道路,提高车辆通行效率。利用神经网络算法较高的预测精确度对交通流进行预测,
【机 构】
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安徽三联交通应用技术股份有限公司,安徽三联学院交通工程学院
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针对城市道路交通流的不确定性和随机波动性,应用基于BP神经网络算法和韦伯斯特模型来优化城市道路,提高车辆通行效率。利用神经网络算法较高的预测精确度对交通流进行预测,并以此预测结果为基础,提前对导向可变车道进行变换,由此提高了道路的空间利用率;然后依据车道属性改变后的数据,运用改进后的韦伯斯特模型计算信号灯配时参数,并结合当前道路的具体状况来优化红绿灯配时,由此提高了路口的时间利用率。以合肥市某交叉路口交通流量数据对提出的方法进行测试,验证了该方法的有效性。
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