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基于径向基函数（RBF）神经网络的路段行程时间预测研究  
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【英文题名】 Study on Route Travel Time Prediction Based on Radial Basis Function (RBF) Neural Network
【作者】 朱耿先;
【导师】 孙棣华;
【学位授予单位】 重庆大学;
【学科专业名称】 控制理论与控制工程
【学位年度】 2004
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 重庆大学
【网络出版投稿时间】 2004-10-15
【关键词】 路段行程时间预测; 交通参数检测; 卡尔曼滤波; BP神经网络; RBF神经网络;
【英文关键词】 Travel Time Prediction; Traffic Parameter Detection; Kalman Filtering Theory; BP Neural Network; RBF Neural Network;
【中文摘要】 交通流诱导和线路引导是21世纪现代地面运输管理体系的模式和发展方向。建立交通流诱导和线路引导系统的关键是要能较准确地预测未来时段内的路段行程时间，路段行程时间预测还是智能交通信息系统的重要内容，因此，城市交通路段行程时间预测研究有着十分重大的意义。 交通参数与路段下一时段的行程时间之间的关系是非常复杂的，采用传统的方法难以取得理想的预测效果，比如卡尔曼滤波算法适应性不强，BP神经网络可以反映行程时间的变化趋势，但预测精度较差。 径向基函数(RBF)神经网络，作为一种新型的数学建模方式，它可以根据具体问题确定相应的网络拓扑结构，学习速度快，具有自动聚类、自学习、自组织的功能，不会出现局部极小值问题，它对连续非线性函数具有一致逼近性，因此，论文提出了基于径向基函数(RBF)神经网络路段行程时间预测的模型。 论文首先介绍了路段行程时间预测的已有方法，分析了它们的优势和不足，在探讨了交通参数的常见检测方法的基础上，提出了基于车型识别的双线圈路段平均速度求取方案，接着，论文探讨了RBF神经网络的原理、特点、结构、实现并应用于路段行程预测...
【英文摘要】 With the rapid development of intelligent transportation system, the traffic flow guidance has become the important mode of the modern traffic management system in the 21th century. How to predict the route travel time accurately is the key technology of a good traffic flow guidance system, and which is also one of the basic aspects of the intelligent transportation information system, so it is significant to study the methods of forecasting the accurate travel time in transportation engineering and control...

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导师：孙棣华    导师单位：重庆大学    学位授予单位：重庆大学
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