期刊论文

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公路与汽运

1671-2668

2013

6

58-61

10.3969/j.issn.1671-2668.2013.06.015

国家自然科学基金项目（51278066,51308074） 湖南省自然科学基金项目（12JJ5016） 交通运输部科技应用项目（2011-319-825-460）

本校为第一机构

在分析交通拥堵时空分布特征的基础上,将交通流状态划分为正常状态、常发性拥堵和偶发性拥堵3种;以BP神经网络为基本工具,引入粒子群算法确定网络结构,通过加载学习动量项加快网络收敛速度,实现偶发性拥堵的准确、快速识别。研究表明,自适应BP神经网络比传统网络在偶发性拥堵判别方面具有更高的正确率,能实现快速判别。