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针对城市大规模路网交通状态在线预测问题,采集出租车上的全球定位系统数据作为浮动汽车数据(FCD),采用广义神经网络理论,应用网格并行算法,通过加速广义神经网络的收敛和学习速度,构建了在线交通状态预测新模型.实验结果表明,该算法实现了在线广义神经网络交通状态预测模型的并行计算,提高了预测模型的计算速度,满足大规模交通路网实时、高效的在线交通状态预测的实际需求. 相似文献
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