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基于灰色神经网络的道路权重确定方法研究: 提出了一种基于灰色神经网络的道路权重评定方法。首先利用GM 模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型有机结合，实现对交通流的模拟预测;其次利用交通量-速度以及速度-时间的关系确定交通流与时间的关系模型;最后...; 蔡强陈亚李海生曹健; 关键词：交通阻抗路径规划神经网络; 文献传递

基于灰色神经网络的道路权重确定方法被引量：2: 2013年; 提出了一种基于灰色神经网络的道路权重确定方法.首先利用灰色预测模型少数据建模和人工神经网络模型非线性逼近的优点,将两种模型有机结合,实现对交通流的模拟预测;其次利用交通流量-行驶速度以及行驶速度-行驶时间的关系确定交通流量与行驶时间的关系模型;最后结合前两部分建立的模型构建基于灰色神经网络的路阻函数模型,从而确定路段的权重.实验结果表明,该方法具有较高的精度,且模型利用少量的数据就可以确定路段的路阻函数,为路段权值的确定提供了一种有效可行的方法,可用于智能交通的路径规划等应用中.; 蔡强陈亚李海生曹健; 关键词：交通阻抗路径规划神经网络

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陈亚