Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In this paper the back propagation (BP) neural network algorithm is applied to predict the traffic flow of urban road. The neuron structure needs 48 input nodes and 48 output nodes, so the frame of 48-20-48 is selected. First train an ideal input network with lower error square sum, then take the trained weight vector as initial value of the next input vector. The network training is realized by functions...
Signalized intersection delay is an important evaluation index of the signalized intersection capacity and service level. This paper presents a signalized intersection delay model for signalized intersection. The model uses the methods which combine the RBF neural network with stochastic service system, and also uses MATLAB for computing simulation. It discusses the characteristics of the operation...
Realizing the shortcomings of VFCWA, we propose to establish Driving-Braking Behavior Model (DBBM), using BP neural network, to make VFCWA to fit with driver's behavior. And the tactic of combining DBBM and Security Model to form an effective VFCWA is proposed. Finally, through the simulation and experiment, it is proved that DBBM yield a satisfying result under the circumstances of straight path...
With a large number of traffic parameters data, it is an important issue that how to set up an efficient model of classification and prediction to identify the congestion state as soon as possible. The article provided a model of predicting traffic congestion based on the learn vector quantization neural network by making use of traffic parameters such as speed, volume and occupancy which were detected...
The traffic flow according to toll vehicle type classification spends greatly and the data is inaccurate. But the traffic flow according to traffic investigation classification may obtain easily from intelligent toll station. Using neural networks ways transform charge flow into traffic investigation flow, building-up transformation model, programming in MATLAB, Obtaining error ratio of each kind...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.