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微观交通流仿真跟车行为ANN模型研究
引用本文:王晓原,张敬磊,孟昭为,宿宝臣.微观交通流仿真跟车行为ANN模型研究[J].山东理工大学学报,2004,18(4):1-6.
作者姓名:王晓原  张敬磊  孟昭为  宿宝臣
作者单位:山东理工大学数学与信息科学学院 山东淄博255049 (王晓原,孟昭为),山东理工大学交通与车辆工程学院 山东淄博255049 (张敬磊),山东理工大学电气与电子工程学院 山东淄博255049(宿宝臣)
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50378042),山东理工大学博士科研基金项目
摘    要:微观交通流研究中的车辆跟驰模型是交通仿真的一个基本模型,由于实际道路上驾驶员信息的获取困难,建立的车辆跟驰模型难以标定或验证.应用人工神经网络和五轮仪试验系统获取的城市道路车辆跟驰数据,建立了车辆跟驰行为的神经网络模拟模型.

关 键 词:交通流  微观仿真  车辆跟驰  人工神经网络
文章编号:1672-6197(2004)04-0001-06
修稿时间:2004年4月16日

Artificial neural network (ANN) model for car-following simulation of microscopic traffic flow
WANG Xiao-yuan,ZHANG Jing-lei,MENG Zhao-wei,SU Bao-chen.Artificial neural network (ANN) model for car-following simulation of microscopic traffic flow[J].Journal of Shandong University of Technology:Science and Technology,2004,18(4):1-6.
Authors:WANG Xiao-yuan  ZHANG Jing-lei  MENG Zhao-wei  SU Bao-chen
Institution:WANG Xiao-yuan~1,ZHANG Jing-lei~2,MENG Zhao-wei~1,SU Bao-chen~3
Abstract:The car-following model is a basic model in microscopic traffic simulation. Because of the difficulty in collection of "open road" information, car-following models can't be calibrated or validated easily. The car-following decision support model is developed using an artificial neural network based on "five-wheel system" experiments.
Keywords:traffic flow  microscopic simulation  car-following  artificial neural network(ANN)
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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