- Tytuł:
-
Analiza możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych do kalibracji modeli mikrosymulacyjnych
Analysis of the use of artificial neural networks to calibration of microsimulation traffic model - Autorzy:
-
Szarata, M.
Nazarko, P. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/104658.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
- Tematy:
-
kalibracja
model mikrosymulacyjny
ruch drogowy
sztuczne sieci neuronowe
budowa
inżynieria ruchu
calibration
microsimulation traffic model
artificial neural networks
construction
traffic engineering - Opis:
-
Komputerowe modele ruchu drogowego są powszechnie wykorzystywane do analiz
przepustowości i sprawności sieci drogowo-parkingowej. Budowa modeli mikrosymulacyjnych
jest procesem długotrwałym i złożonym. Jednym z najbardziej
czasochłonnych etapów jest kalibracja modelu. Możliwe jest znaczne przyspieszenie
tego procesu poprzez wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do szacowania
potencjalnie najkorzystniejszych kombinacji parametrów modelu ruchu.
W pracy przedstawiono sposób budowy sieci neuronowych na potrzeby modelowania
ruchu na wybranym odcinku drogi oraz zaproponowano procedurę umożliwiającą
kalibrację mikrosymulacyjnego modelu ruchu.
Computer traffic models are widely used for analysis of the capacity and efficiency of road network. Construction of traffic models is a long and complex process. One of the most timeconsuming stages of the calibration model, which aim is to reflect real traffic condition. This process can be greatly accelerated by the use of artificial neural networks to generate potentially best combinations of parameters for the traffic model. The paper presents a method of building neural networks for traffic modeling, and proposes a procedure for the calibration process. - Źródło:
-
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 2/II; 25-36
2300-5130
2300-8903 - Pojawia się w:
- Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł