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Detailergebnis zu DOK-Nr. 51595

Ein rekursives Vorhersagemodell des Verkehrsflusses mit Hilfe Neuronaler Netze (Orig. engl.: Recursive prediction of traffic conditions with neural network models)

Autoren	H.M. Zhang
Sachgebiete	5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit, Bemessung) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Journal of Transportation Engineering 126 (2000) Nr. 6, S. 472-481, 16 B, zahlr. Q

Diese Arbeit stellt einen rekursiven Vorhersagealgorithmus des Verkehrsflusses vor, der Neuronale Netze einsetzt. Das Systemmodell der Vorhersage basiert auf einem Ansatz, der die Ausbreitung von Störungen im Verkehrsablauf bestimmt. Die Parameter der Basismodelle werden mit Hilfe der Korrelationsanalyse unter Berücksichtigung nicht linearer Optimierungsansätze ermittelt. Felduntersuchungen zeigen, dass diese Ansätze zu zufrieden stellenden Ergebnissen führen. Allerdings ist anzumerken, dass der Einsatz nicht linearer Funktionen und nicht linearer Neuronaler Netze in der Praxis nicht einfach zu handhaben ist. Die Effektivität der Modelle, die sehr stark parametersensitiv sind, hängt in hohem Maß von der geeigneten Wahl des Neuronalen Netzmodells ab. Deren Formulierung erfordert Erfahrung.