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基于神经网络的无信号路口人车交通行为预测分析
文献摘要：
以无信号灯路口人车交通行为为研究对象,对行人和机动车辆在无信号灯路口的整体交通行为进行分类预测.在对路口现场交通情况进行拍摄后,用电脑的分帧技术对所需要的数据进行提取和分类,而后建立BP神经网络模型,确定神经网络的输入变量与输出变量.将样本数据导入神经网络并进行训练和测试后,得出行人和车辆过街类型的分类准确率,并且通过准确率所达到的标准来证明了BP神经网络模型的可行性.
文献关键词：
人车穿越;神经网络;无信号路口
中图分类号：
作者姓名：
王璐;陈旸;徐冬冬
作者机构：
安徽工业大学管理科学与工程学院,安徽 马鞍山 243032
文献出处：
引用格式：
[1]王璐;陈旸;徐冬冬-.基于神经网络的无信号路口人车交通行为预测分析)[J].交通节能与环保,2022(01):65-68
A类：
无信号灯路口,人车穿越
B类：
无信号路口,交通行为,行为预测,预测分析,机动车辆,分类预测,通情,分帧,定神,数据导入,入神,过街,分类准确率
AB值：
0.274046
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