论文摘要
为实现对交通流异常数据的有效修复,根据流量-占有率函数模型,利用主成分分析法对绿波协调控制交叉口群中各路口的占有率参数进行相关性分析,间接得到各路口流量相关性的大小,构建相关路口集;根据相关路口集的历史数据,分别利用流量-占有率模型、径向基函数神经网络模型以及基于两种方法的组合模型,对目标路口的缺失交通流数据进行修复;通过实例分析验证模型性能.结果表明,与单独流量-占有率模型或径向基函数神经网络模型相比,组合模型可更精确地修复交通数据,在实际数据验证中表现出更好的适应性.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 于泉,刘洋,郭骁伟
关键词: 交通运输工程,绿波协调,路口相关性,主成分分析,径向基函数神经网络,交通流量修复
来源: 深圳大学学报(理工版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 北京工业大学北京市交通工程重点实验室,中国公路工程咨询集团有限公司
基金: 北京市自然科学基金资助项目(8172007)~~
分类号: U491
页码: 304-309
总页数: 6
文件大小: 1147K
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标签：交通运输工程论文; 绿波协调论文; 路口相关性论文; 主成分分析论文; 径向基函数神经网络论文; 交通流量修复论文;