基于BP神经网络的区间车速估计方法研究

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摘要文中首先提出基于浮动车数据的路段车速判别方法,通过数据验证其精度不能满足实用需求;然后,基于BP神经网络提出一种将浮动车数据、定点数据与道路交通参数进行多源融合的方法,并利用动量梯度下降算法对数据融合后的BP神经网络进行训练;最后,实验结果表明,数据融合后路段区间平均车速的相对误差平均值为2.58%,实现了对路网交通运行状态的准确判别。

作者李庆印焦方通赵菲郭栋孙锋

机构地区山东理工大学交通与车辆工程学院淄博市公安局交通警察支队

出处《公路交通科技（应用技术版）》 CSCD 北大核心 2016年第12期177-181,共5页

关键词区间车速浮动车 BP神经网络数据融合

分类号 U491.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]

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