基于RBF神经网络的不利天气道路通行能力计算

摘要：

不利天气下影响城市道路通行能力的各种因素都具有随机的、非线性,采用常态条件下修正理论通行能力的计算方法是不适合的.文章结合RBF神经网络模型方法能够良好地分析出随机的、非线性的特点,对路网组成单元进行重新划分,选定不利天气下道路通行能力的影响因素,建立了道路通行能力计算的RBF神经网络模型.并依据哈尔滨市暴雨天气下道路的实际情况进行了算例分析,计算的道路通行能力与实测数据最大误差为-1.16%,验证了模型的可行性和有效性.

关键词：不利天气、道路通行能力、RBF神经网络

所属期刊栏目：25

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金70673016;黑龙江省科技攻关项目CC05-S309

在线出版日期：2008-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：21-23,27