基于BP神经网络的北京市出租车油耗模型研究

基于BP神经网络的北京市出租车油耗模型研究
侯亚美;陈艳艳;吴克寒;何俊
【期刊名称】《道路交通与安全》
【年(卷),期】2015(015)005
【摘要】从宏观的角度出发,在传统油耗算法研究的基础上,从影响油耗的道路和交通特性方面,确定了3个输入参数,分别是链路平均速度、交叉口密度和停驶比,并利用大量出租车油耗数据分析了北京市主干路上这3个影响因素与油耗之间的关系,提出了基于BP神经网络的油耗模型,结果表明神经网络具有更高的精度和稳定性,针对北京市路网,选择具有代表性的长安街和西大望路进行了实例应用.研究表明:对城市道路进行信号联动控制或对车辆进行路径诱导、减少停驶比、提高路段平均速度是降低能耗的一个有效方法.
【总页数】7页(P43-49)
【作者】侯亚美;陈艳艳;吴克寒;何俊
【作者单位】北京市交通工程重点实验室(北京工业大学),北京 100124;北京市交通工程重点实验室(北京工业大学),北京 100124;北京市交通工程重点实验室(北京工业大学),北京 100124;武汉市交通经济技术信息中心,武汉430015
【正文语种】中文
【中图分类】U491
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