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基于Detroit模型的交通分布预测系统应用设计
被引量：
1
1
作者
李虹
宇仁德
+1 位作者
于洋
吕安涛
《北方交通》
2017年第1期85-87,共3页
通过选用交通分布预测中的Detroit模型,采用Visual Basic语言进行交通分布预测系统设计;利用淄博市某县的居民出行OD调查数据对设计的交通分布预测系统进行测试运算,测试效果良好,从而证明了该系统设计的有效性和实用性,表明该设计系统...
通过选用交通分布预测中的Detroit模型,采用Visual Basic语言进行交通分布预测系统设计;利用淄博市某县的居民出行OD调查数据对设计的交通分布预测系统进行测试运算,测试效果良好,从而证明了该系统设计的有效性和实用性,表明该设计系统可操作性强、工作量小,可为交通规划工作者提供一些借鉴和参考。
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关键词
detroit
模型
VISUAL
BASIC语言
交通分布预测
交通规划
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职称材料
基于Detroit模型和深度学习的交通流调度方法应用分析
被引量：
4
2
作者
顾洵
李储信
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2019年第2期111-117,共7页
当前交通流调度方法,未考虑车流量的实际输出结果,且算法过于简单,难以得出到最优的调度方案,交通流调度效果差。据此提出基于Detroit模型和深度学习的交通流调度方法,采用基于Detroit模型的交通需求分布预测方法,获得预测年的车辆流;...
当前交通流调度方法,未考虑车流量的实际输出结果,且算法过于简单,难以得出到最优的调度方案,交通流调度效果差。据此提出基于Detroit模型和深度学习的交通流调度方法,采用基于Detroit模型的交通需求分布预测方法,获得预测年的车辆流;采用以深度信念网络(DBN)和高斯—伯努利GBRBM为基础的深度学习模型,对输入的预测年车辆流进行训练,获取对应道路的实际车辆流输出结果,结合最大最小蚁群算法求出交通流调度最优解,实现交通流的有效调度。实验结果说明,所提方法调度交通流的平均时间为31. 5 s、调度效率最高为99. 8%、最低规划误差仅为5%,说明该方法具有较高的交通流调度精确度和效率,调度性能高。
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关键词
detroit
模型
深度学习
交通流
调度
深度信念网络
需求分析
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职称材料
交通分布模型的一致性研究
被引量：
6
3
作者
邵昀泓
王炜
程琳
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2006年第3期328-332,共5页
重力模型、增长系数模型和最大熵模型是交通分布的代表模型,有不同的适用条件,但在实际应用中其计算结果却极为接近,本文从理论上证明了这几种模型的一致性,证明过程中选择双约束重力模型,底特律模型和引入重力式先验概率的最大熵模型(...
重力模型、增长系数模型和最大熵模型是交通分布的代表模型,有不同的适用条件,但在实际应用中其计算结果却极为接近,本文从理论上证明了这几种模型的一致性,证明过程中选择双约束重力模型,底特律模型和引入重力式先验概率的最大熵模型(重力式熵模型)进行分析.根据重力式熵模型的原理写出其规划问题,求解并进行等式转换,证明了重力式熵模型与重力模型及底特律模型具有相同的表达形式,并在实际规划问题中应用三种模型进行预测.结果显示重力式熵模型与这两种模型是一致的,预测结果存在的微小误差产生于不同的迭代过程,为重力式熵模型的实际应用提供了理论依据.
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关键词
交通分布预测
重力式熵模型
重力模型
底特律模型
一致性
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职称材料
题名
基于Detroit模型的交通分布预测系统应用设计
被引量：
1
1
作者
李虹
宇仁德
于洋
吕安涛
机构
山东理工大学交通与车辆工程学院
山东省交通科学研究院
出处
《北方交通》
2017年第1期85-87,共3页
文摘
通过选用交通分布预测中的Detroit模型,采用Visual Basic语言进行交通分布预测系统设计;利用淄博市某县的居民出行OD调查数据对设计的交通分布预测系统进行测试运算,测试效果良好,从而证明了该系统设计的有效性和实用性,表明该设计系统可操作性强、工作量小,可为交通规划工作者提供一些借鉴和参考。
关键词
detroit
模型
VISUAL
BASIC语言
交通分布预测
交通规划
Keywords
detroit model
Visual Basic language
Traffic distribution prediction
Transportation planning
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于Detroit模型和深度学习的交通流调度方法应用分析
被引量：
4
2
作者
顾洵
李储信
机构
中国人民公安大学交通管理学院
出处
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2019年第2期111-117,共7页
基金
北京市支持中央在京高校共建项目(201854)
北京市支持中央在京高校共建项目(201853)
中国公安大学学生科研创新训练计划(201824)
文摘
当前交通流调度方法,未考虑车流量的实际输出结果,且算法过于简单,难以得出到最优的调度方案,交通流调度效果差。据此提出基于Detroit模型和深度学习的交通流调度方法,采用基于Detroit模型的交通需求分布预测方法,获得预测年的车辆流;采用以深度信念网络(DBN)和高斯—伯努利GBRBM为基础的深度学习模型,对输入的预测年车辆流进行训练,获取对应道路的实际车辆流输出结果,结合最大最小蚁群算法求出交通流调度最优解,实现交通流的有效调度。实验结果说明,所提方法调度交通流的平均时间为31. 5 s、调度效率最高为99. 8%、最低规划误差仅为5%,说明该方法具有较高的交通流调度精确度和效率,调度性能高。
关键词
detroit
模型
深度学习
交通流
调度
深度信念网络
需求分析
Keywords
detroit model
in-depth studies
traffic flow
scheduling
deep belief network
demand analysis
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
交通分布模型的一致性研究
被引量：
6
3
作者
邵昀泓
王炜
程琳
机构
东南大学交通学院
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2006年第3期328-332,共5页
文摘
重力模型、增长系数模型和最大熵模型是交通分布的代表模型,有不同的适用条件,但在实际应用中其计算结果却极为接近,本文从理论上证明了这几种模型的一致性,证明过程中选择双约束重力模型,底特律模型和引入重力式先验概率的最大熵模型(重力式熵模型)进行分析.根据重力式熵模型的原理写出其规划问题,求解并进行等式转换,证明了重力式熵模型与重力模型及底特律模型具有相同的表达形式,并在实际规划问题中应用三种模型进行预测.结果显示重力式熵模型与这两种模型是一致的,预测结果存在的微小误差产生于不同的迭代过程,为重力式熵模型的实际应用提供了理论依据.
关键词
交通分布预测
重力式熵模型
重力模型
底特律模型
一致性
Keywords
traffic distribution forcast
gravitational entropy-maximizing （GEM）
model
gravity
model
detroit model
consistency
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Detroit模型的交通分布预测系统应用设计
李虹
宇仁德
于洋
吕安涛
《北方交通》
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Detroit模型和深度学习的交通流调度方法应用分析
顾洵
李储信
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2019
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
交通分布模型的一致性研究
邵昀泓
王炜
程琳
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2006
6
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职称材料
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