【摘 要】
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实时精确的交通速度对于交通管理系统来说是至关重要的。然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数。提出了一种新的单线圈检测器速度估计的模糊神经网络方法。采用杭州
【机 构】
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浙江警察学院治安系,浙江大学建筑工程学院,青岛海信网络科技股份有限公司,
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实时精确的交通速度对于交通管理系统来说是至关重要的。然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数。提出了一种新的单线圈检测器速度估计的模糊神经网络方法。采用杭州公路实地数据对算法进行了验证,模型的速度估计结果与实际速度接近,与传统的g因子算法相比精度有显著地提高。这一方法可以有效地应用于交通管理系统速度的估计。
Real-time accurate traffic speed is crucial for traffic management systems. However, the most common single-coil detectors do not output speed parameters. A new fuzzy neural network method for estimating the speed of single coil detector is proposed. The algorithm is verified by the field data of Hangzhou highway. The speed estimation result of the model is close to the actual speed. Compared with the traditional g-factor algorithm, the accuracy of the algorithm is significantly improved. This method can be effectively applied to the estimation of traffic management system speed.
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