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J-GLOBAL ID：202002240105122861   整理番号：20A2770252

BPニューラルネットワークに基づく都市道路の旅行時間予測【JST・京大機械翻訳】

Travel time prediction of urban road based on BP neural network

著者 (5件)： Deng Fangyi (College of Information Engineering, Sichuan Agricultural University, Yaan, Sichuan, 625000, China.) ,  Su Pei (College of Information Engineering, Sichuan Agricultural University, Yaan, Sichuan, 625000, China.) ,  Luo Bingxue (College of Information Engineering, Sichuan Agricultural University, Yaan, Sichuan, 625000, China.) ,  Wu Peng (College of Information Engineering, Sichuan Agricultural University, Yaan, Sichuan, 625000, China.) ,  Guo Yan (College of Information Engineering, Sichuan Agricultural University, Yaan, Sichuan, 625000, China.)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1651  号： 1  ページ： 012190 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の旅行時間予測方法の多様性と複雑性の観点から,旅行時間は道路交通混雑の状態を定量化する重要な指標である。本論文において,種々の旅行時間予測方法の解析に基づいて,BPアルゴリズムのアイデアに基づくネットワークモデルを,SPSSソフトウェアによって構築して,都市道路の旅行時間予測の方法を,車両速度に影響を及ぼす3つのインデックスを有するBPニューラルネットワークを結合することによって研究した。第1に,研究対象としてZhengzhouのJinshui道路を取り入れて,本論文は,車両速度,すなわち,車両間隔,流動と密度に影響する3つの因子のデータを得た。次に,ニューラルネットワークモデルを構築して,SPSSの助けを借りてデータを分析した。最後に,実験結果を得て,解析は,予測速度と実際の速度の間の誤差が非常に小さいことを示して,平均予測誤差値は0.3であり,そして,平均誤差率は2.35%であり,結果はより良い精度と実現可能性を有して,それは自動車の旅行時間の効果的予測をさらに実現することができた。本論文で確立したモデルは,旅行時間予測のためにより良い実用性を持ち,そして,データを,インテリジェント輸送システムおよび他のシステムの旅行時間予測のための基準値として用いることができた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  自動車 ,  *道路 ,  *旅行時間 ,  *都市 ,  ソフトウェア ,  交通混雑 ,  規格値 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  ネットワークモデル ,  SPSS ,  複雑性 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  実用性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： BPニューラルネットワーク ,  都市 ,  道路 ,  旅行時間 ,  予測