基于权值优化神经网络的交通拥堵程度决策方法
Decision method of traffic congestion based on weight-optimized neutral network
辽宁工业大学 电子与信息工程学院, 辽宁 锦州 121001
摘要
针对现有的交通拥堵程度决策方法在证据不确定和不完备情况下评价准确率低的问题，提出了一种基于权值优化神经网络方法。首先，采用二次型隶属度描述了各类交通拥堵证据的不确定性与不完备性。其次，由信息熵计算证据的贡献度，并作为优化神经网络的输入层权值。接下来，由初始权值与前序时刻的梯度和自适应更新各隐层与输出层的神经元权值，以期降低不确定和不完备证据给整个网络带来的累积误差。最后，结合实际交通状况进行算例分析，验证了该方法的准确性与收敛性。结论分析表明，提出的方法能作出准确的交通拥堵程度决策。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(51679116)
辽宁省高等学校创新人才支持计划项目(LR2017068)
辽宁省自然科学基金面上项目(2020-MS-292)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0195
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2976-2979
文章编号: 1001-3695(2020)10-019-2976-04
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
李波. 基于权值优化神经网络的交通拥堵程度决策方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 2976-2979. (Li Bo. Decision method of traffic congestion based on weight-optimized neutral network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 2976-2979. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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