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基于人工神经网络的高速公路隧道群限速研究
资料介绍
摘要：根据典型高速公路隧道群交通运行状况，从时间因素、交通动态因素、道路条件和隧道群环境因素等方面选取输入
变量，以运行速度为输出变量，建立基于人工神经网络的高速公路隧道群速度预测模型；然后，通过灵敏度分析方法，研
究各个输入变量对输出变量的影响程度，并对各个输入变量的灵敏度分析结果进行比较分析。研究结果表明：该方法能够
针对隧道群交通流的实际情况，充分利用与速度密切相关的信息来模拟，克服了传统算法难以建模的缺陷，适合交通流限
速控制的在线建模。该方法切实可行、准确度较高，可为制定高速公路隧道群速度限制提供理论基础。
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| 基于人工神经网络的高速公路隧道群限速研究.pdf | 272K |
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