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一种交叉熵算法的宏观交通模型标定方法

     

摘要

针对交通仿真模型标定问题往往存在大量的局部最优解,要求求解算法具备优秀的搜索能力与收敛性质的情况,提出了结合蒙特卡罗与重要样本策略逐步逼近最优概率密度函数——基于交叉熵算法的交通模型标定方法.实例分别采用已知全局最优值的合成数据、实际观测数据对元胞传输模型进行参数标定,并对比遗传算法进行验证.实例验证结果表明,交叉熵算法具有高效的标定效率及优异的收敛性质.

著录项

  • 来源
    《中国科技论文》|2017年第14期|1627-1633|共7页
  • 作者单位

    中山大学工学院,广州510006;

    广东省智能交通系统重点实验室,广州510006;

    中山大学工学院,广州510006;

    广东省智能交通系统重点实验室,广州510006;

    中山大学工学院,广州510006;

    广东省智能交通系统重点实验室,广州510006;

    中山大学工学院,广州510006;

    广东省智能交通系统重点实验室,广州510006;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 U491.112;
  • 关键词

    智能交通; 交通模型标定; 交叉熵算法; 高效收敛;

  • 入库时间 2023-07-25 13:18:06

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