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Elman神經網絡算法在求解該問題時因量綱不同而造成數據集的波動性較大、不利于模型逼近的問題,設計了灰色關聯度權重分配Elman神經網絡算法進行求解仿真.采用1-AGO灰化處理樣本數據集,使數據呈現單調遞增趨勢,弱化了數據的波動性,對數據進行歸一化處理,統一數據集量綱,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刊物。
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