位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于遗传算法的神经网络在道路收费中的应用
  • ISSN号:1001-8409
  • 期刊名称:《软科学》
  • 时间:0
  • 分类:TU984.19[建筑科学—城市规划与设计]
  • 作者机构:[1]南京大学工程管理学院,江苏南京210093
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70571033)
中文摘要:

道路拥挤收费被认为是城市交通管理和控制的一个有效方法,国内外不少学者提出了模型和相应的计算方法。文章根据弹性需求下的拥挤收费模型,利用BP神经网络算法模拟路段流量和路段收费之间的对应关系,并在神经网络的训练过程中引入遗传算法,加速神经网络的全局收敛。通过训练后的神经网络制定收费,可以使得各路段流量基本达到最优路段流量的要求,并通过实例证明了该算法的有效性。

英文摘要:

Congestion Pricing is an effective way to manage and control the urban traffic. Many toll model and algorithm had been proposed both at home and abroad.In this paper, neural network is used to simulate the function of road toll and flow, so as to solve the congestion pricing model which takes elastic demand into account. The neural network is trained via genetic algorithm and its convergence is accelerated. The toll which is got from the trained neural network can make the road flow close to the: optimal flow.The algorithm is proved effective from an example.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《软科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省科学技术促进发展研究中心
  • 主编:赵毅峰
  • 地址:成都市人民南路4段11号5楼
  • 邮编:610041
  • 邮箱:ruankexue@sina.com ruankexue@yesh.net
  • 电话:028-85221835
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-8409
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1268/G3
  • 邮发代号:62-61
  • 获奖情况:
  • 首届《CAJ-CD规范》执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22793