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多元交通資料融合進行旅行時間預測——以臺中港路為例
1
作者
林大傑
劉霈
張旻傑
《交通信息与安全》
2011年第6期50-52,58,共4页
利用倒傳遞類神經網路,單以資料本身進行路段旅行時間預測,避免建立高複雜度的模式以及環境所產生的干擾下,建立不失精準度的預測模式。研究過程中發現:若僅考量路段中的車輛偵測器資料用以預測旅行時間,其預測精準度較劣於融合車輛偵...
利用倒傳遞類神經網路,單以資料本身進行路段旅行時間預測,避免建立高複雜度的模式以及環境所產生的干擾下,建立不失精準度的預測模式。研究過程中發現:若僅考量路段中的車輛偵測器資料用以預測旅行時間,其預測精準度較劣於融合車輛偵測器資料及公車旅行時間資料之精準度,且發現預測精準度於尖峰時段較準確,故可推論使用一種以上的多元探測器所得之交通參數資料且於車流量較大之路段皆可提高路段旅行時間預測之精準度。
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关键词
倒传递类神经
网路旅行时间预测
多元资料融合
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职称材料
题名
多元交通資料融合進行旅行時間預測——以臺中港路為例
1
作者
林大傑
劉霈
張旻傑
机构
逢甲大學運輸科技管理學系
出处
《交通信息与安全》
2011年第6期50-52,58,共4页
文摘
利用倒傳遞類神經網路,單以資料本身進行路段旅行時間預測,避免建立高複雜度的模式以及環境所產生的干擾下,建立不失精準度的預測模式。研究過程中發現:若僅考量路段中的車輛偵測器資料用以預測旅行時間,其預測精準度較劣於融合車輛偵測器資料及公車旅行時間資料之精準度,且發現預測精準度於尖峰時段較準確,故可推論使用一種以上的多元探測器所得之交通參數資料且於車流量較大之路段皆可提高路段旅行時間預測之精準度。
关键词
倒传递类神经
网路旅行时间预测
多元资料融合
Keywords
error back-propagation neuro-network
travel time forecasting multi resource data fusion
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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1
多元交通資料融合進行旅行時間預測——以臺中港路為例
林大傑
劉霈
張旻傑
《交通信息与安全》
2011
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