摘要
本文通过对BP神经网络和影响交通流量因素的分析,采用Windrow-Hoff学习算法、Kolmogorov定理和trainlm训练方法,实现对长春市开运街和湖西路路段动态交通流量的预测.
The thesis analyzes BP artificial neural network and factors of affecting traffic flows,adopts algorithm of Windrow-Hoff learning,theory of Kolmogorov and drill of Trainlm,realizes the forecast of dynamical traffic flows on Kaiyun street and Huxi road in Changchun.
出处
《吉林建筑工程学院学报》
CAS
2011年第2期80-82,共3页
Journal of Jilin Architectural and Civil Engineering
基金
吉林省教育厅"十一五"科学技术研究项目(2009第414号)
关键词
神经网络
BP神经网络
交通流量
artificial neural network
BP artificial neural network
traffic flows