【摘 要】
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交通流量的预测是实现智能交通控制的核心问题;利用电子车牌识别法对车辆进行计数,根据数理统计原理筛选对决策路口影响最大的样本数据,建立NARX动态神经网络预测模型,以路网
【机 构】
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上海理工大学出版印刷与艺术设计学院
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交通流量的预测是实现智能交通控制的核心问题;利用电子车牌识别法对车辆进行计数,根据数理统计原理筛选对决策路口影响最大的样本数据,建立NARX动态神经网络预测模型,以路网多路口交通流的时间序列数据进行训练,预测后一天同时段的车辆数,计算出两方向总体配时差值,再分配于早晚高峰时段,并进行实验得出理想现象;严重拥堵情况下启动实时配时与应急方案;选取上海市长宁区常年拥堵的金沙江路与中山北路交叉口为中心点,进行Matlab仿真实验,所得预测数据与实际值比较差值较小,验证了以多路口数据预测单路口的创新设计能在实际交通
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