RBF神经网络的行车路径代价函数建模

摘要：

行车路线优化是城市智能交通系统的研究热点之一,对整个交通系统的优化起着重要作用.分析了影响行车时间的各种因素,结合图论中最短路径算法,建立了基于RBF神经网络的路径代价函数模型.基于该函数模型,可以计算出交通图中任意给定两地间的时间最优路径.将该模型应用于实际路况进行有效性验证,得到了有实用价值的结果,说明了该模型的正确性和有效性.

关键词：智能交通、路径代价函数、行车路线优化、RBF神经网络、图论

所属期刊栏目：6

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：424-431