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根据城市快速路交通流参数实测数据所表征的交通流状态特性,结合基本图和三相交通流理论,将道路网交通流状态划分为自由流状态、拥挤流状态和阻塞流状态.在此基础上,采用模糊信息粒化的思想,以道路网检测断面数为窗口,设计三角形模糊隶属函数,将同时段的道路网交通流状态映射为含有低边界值L、中值R和高边界值U三参数的模糊信息粒.以模糊信息粒为输入,建立Elman网络模型预测交通流状态变化趋势.依据预测结果计算道路网交通流状态综合指数,判别未来时段道路网交通流状态,并以北京市某一区域路网为例进行实证性研究.研究结果表明:所提出的方法能够实现道路网交通流状态变化趋势判别,准确率为93.33%,同等条件下支持向量机模型判别准确率仅为86.67%. 相似文献
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