Detailergebnis zu DOK-Nr. 54104
Kombinierte Neuro-Fuzzy-Anwendung zur Kurzfrist-Vorhersage von Verkehrsstärken (Orig. engl.: Hybrid neuro-fuzzy application in short-term freeway traffic volume forecasting)
| Autoren |
B.B. Park |
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| Sachgebiete |
6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2002 (Transportation Research Record (TRB) H. 1802) S. 190-196, 11 B, 1 T, 26 Q
Das vorgestellte Modell besteht aus zwei miteinander verknüpften Modulen: einer Fuzzy-C-Mittelwert-Methode, die Verkehrsstärkenmuster in eine Reihe von Gruppen klassifiziert, und einem neuronalen Netzwerk mit einer Radial-Basis-Funktion (RBF), welches Vorhersagemodelle für jede Gruppe bestimmt. Im Gegensatz zu den zu Vergleichszwecken herangezogenen Gruppen-bezogenen RBF bzw. dynamisch-linearen Modellen zeigt die kombinierte Neuro-Fuzzy-Anwendung keine Zeitversatz-Phänomene. Die Anwendung auf einen realen Fall in San Antonio, Texas, sei vielversprechend gewesen, weitere Forschungsarbeiten sind aber notwendig.