基于广义径向基神经网络的城市道路运行状况评价

为缓解城市交通拥堵,提出了一种城市道路运行状况的评价方法并给出了具体的实现技术。以交通拥堵分析为途径来衡量城市道路运行状况,建立了道路拥堵度的评价指标体系,然后通过广义径向基函数（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎ,ＧＲＢＦ）神经网络的优化算法建立城市道路交通拥堵度的计算模型。针对西安市典型局部路网,基于ＭＡＴＬＡＢ２０１０平台,计算该路网中各个样本路段的拥堵度,获得具体拥堵点的位置和发生时刻,并使用加权平均法对整个路网的交通运行状况进行评价,最后得到该路网的最优出行路径。研究结果表明:同时间段路网中南二环路东段最为拥堵,交通拥堵指数高达０．９７４４;而对于样本路段翠华路,则晚高峰１６:００～１８:００最为拥堵,交通拥堵度最高达０．９１１８,这些均与实际情况完全吻合。该方法能够准确得到量化的城市道路交通拥堵数值,从而完成对一定区域内的交通拥堵评价。