中文会议： 2008年国际交通技术创新与应用大会暨国际交通基础设施建设与养护技术大会论文集

会议日期： 2008-04-24

会议地点： 北京

主办单位： 交通部科学研究院

作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 中山大学工学院智能交通研究中心

出　　处： 《2008年国际交通技术创新与应用大会暨国际交通基础设施建设与养护技术大会》

摘　　要： 本文提出了一种应用BP神经网络对城市主干道边的N02小时平均浓度值进行预测的方法。影响路边N02浓度的主要因素包括O3浓度、NO浓度、主干道的车流量以及气温、气压、风速、风向、相对湿度、雨量和太阳辐射强度等气象因素。选取这些因素的小时均值作为神经网络的输入神经元，并利用路边自动监测实验得到的数据来训练和检验网络。同时，采用多元线性回归模型作为比较。结果表明：用神经网络方法预测N02浓度，包含训练数据和检验数据的总体误差的平均绝对值为7.19％，预测值与实测值的相关系数为o.99，明显优于多元线性回归方法的预测效果。

关 键 词： 神经网络 城市主干道 平均浓度值 浓度预测 训练数据 检验数据

分 类 号： [U4]

领　　域： [交通运输工程]