【摘 要】
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待校正参数集的确定是微观交通仿真模型参数标定的前提与关键，在VISSIM平台上构建快速路出入口匝道仿真模型基础上，为了利用BP神经网络技术研究模型中各参数对主一辅路行程时间
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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待校正参数集的确定是微观交通仿真模型参数标定的前提与关键，在VISSIM平台上构建快速路出入口匝道仿真模型基础上，为了利用BP神经网络技术研究模型中各参数对主一辅路行程时间这一评价指标的影响，使用拉丁超立方抽样抽取出200组数据作为训练样本及测试样本．经过训练、优化确定出训练误差最小的网络结构为12—11—1并获得各层间权重，改造后的Garson公式可以计算出各输入变量对评价指标的相对敏感度系数．根据相对敏感度系数排序可以确定出对主一辅路行程时间有较高敏感性的关键参数集，只对敏感度系数较高参数进行标定，减
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