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基于改進Elman神經網絡的交通標志信息量度量
作者：駱晨; 劉瀾; 李新; 褚鵬宇 西南交通大學、交通運輸與物流學院; 成都610031; 西南交通大學、綜合交通運輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室; 成都610031; 鐵道第三勘察設計院集團有限公司; 天津300000
摘要：為了提高交通標志信息量的度量精度,構建駕駛員認知交通標志信息傳輸模型,針對傳統(tǒng)Elman神經網絡算法在求解該問題時因量綱不同而造成數(shù)據(jù)集的波動性較大、不利于模型逼近的問題,設計了灰色關聯(lián)度權重分配Elman神經網絡算法進行求解仿真.采用1-AGO灰化處理樣本數(shù)據(jù)集,使數(shù)據(jù)呈現(xiàn)單調遞增趨勢,弱化了數(shù)據(jù)的波動性,對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,統(tǒng)一數(shù)據(jù)集量綱,加快了網絡訓練速度,提高了算法精度.仿真結果表明：灰色關聯(lián)度權重分配Elman神經網絡算法在求解性能上有較大進步,可為交通標志信息度量提供有效解決方案。
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交通運輸工程與信息學報雜志
交通運輸工程與信息學報雜志， 季刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內容涉及的欄目：研究報告、文獻綜述、簡報、專題研究等。于2003年經新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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