| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Analysis of neural network responses in calibration of microsimulation traffic model
Avtorji:ID Ištoka Otković, Irena (Avtor)
ID Varevac, Damir (Avtor)
ID Šraml, Matjaž (Avtor)
Datoteke:.pdf Elektronicki_casopis_gradevinskog_fakulteta_Osijek_2015_Istoka_Otkovic,_Varevac,_Sraml_ANALYSIS_OF_NEURAL_NETWORK_RESPONSES_IN_CALIBRATI.pdf (1,07 MB)
MD5: EAD7720469F7D89A50D4C79FCEC26C59
PID: 20.500.12556/dkum/2a29976a-1c73-4d52-86cb-aecbfc5f80cb
 
URL http://e-gfos.gfos.hr/images/stories/clanci/broj10/Paper-8-Istoka-Otkovic/Paper-8-Istoka-Otkovic.pdf
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FGPA - Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo
Opis:Microsimulation models are frequently used in traffic analysis. Various optimization methods are used in calibration, and the one method that has shown success is neural networks. This paper shows the responses of neural networks during calibration of a microsimulation traffic model. We analyzed two calibration methods by applying neural networks and comparing their neural network learning (according to their achieved correlation and the mean error of prediction) and their generalization ability (comparison of generalization results was analyzed in two steps). The best correlation between the microsimulation results and neural network prediction was 88.3%, achieved for the traveling time prediction, on which the first calibration method is based.
Ključne besede:microsimulation traffic models, calibration, response of neural networks, traveling time, queue parameters
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2015
Št. strani:str. 67-76
Številčenje:Letn. 6, št. 10
PID:20.500.12556/DKUM-67110 Novo okno
ISSN:1847-8948
UDK:656.1:004.8
COBISS.SI-ID:18813718 Novo okno
ISSN pri članku:1847-8948
NUK URN:URN:SI:UM:DK:9R77GYVQ
Datum objave v DKUM:02.08.2017
Število ogledov:1498
Število prenosov:412
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:E-GFOS
Založnik:Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Građevinski fakultet
ISSN:1847-8948
COBISS.SI-ID:5703009 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:02.08.2017

Sekundarni jezik

Jezik:Hrvaški jezik
Naslov:Analiza odziva neuronskih mreža u postupku kalibracije mikrosimulacijskog prometnog modela
Opis:Učestala je primjena mikrosimulacijskih modela u prometnim analizama, a realnost dobivenih rezultata simulacije u funkciji je uspješnosti postupka kalibracije. Različite metode optimiranja primjenjuju se u postupku kalibracije, a jedna od metoda koja se pokazala uspješnom u postupku kalibracije je metoda koja primjenjuje neuralne mreže. U ovom radu prikazana je analiza odziva neuralnih mreža u kalibraciji mikrosimulacijskog prometnog modela. U radu su razmatrane dvije metode kalibracije primjenom neuralnih mreža koje su uspoređene prema rezultatima učenja neuralnih mreža (prema kriterijima postignute korelacije i srednje pogreške predikcije) i prema sposobnosti generalizacije (usporedba rezultata generalizacije analizirana je u dva koraka). Najbolja korelacija između rezultata mikrosimulacije i predikcije neuralne mreže (88,3%) dobivena je za parametar vrijeme putovanja, a na navedenom parametru bazirana je prva metoda kalibracije.
Ključne besede:promet, kalibracija, nevronske mreže, inteligentni transportni sistemi


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici