城市交叉口车辆排队长度预测：神经网络与贝叶斯网络模型对比

"该资源是一篇2009年的工程技术论文，专注于城市交通信号控制，特别是如何预测和管理交叉路口的车辆排队长度。论文提出了一种模型，通过神经网络和贝叶斯网络来估计实时的车辆排队长度，考虑了路段间的交通流相互影响。" 在城市交通管理中，有效地控制信号交叉路口的车辆排队长度是至关重要的，因为它直接影响到交通效率和道路安全。论文作者建立的模型考虑了交通流的动态流向关系，这是理解交通流变化的关键因素。他们采用两种不同的建模方法，即神经网络模型和贝叶斯网络模型，来分析这些关系。 神经网络模型是一种基于大量数据的学习机制，它能通过学习历史交通数据来预测未来的情况。然而，贝叶斯网络模型则利用概率理论，能够更好地处理不确定性，适应城市交通中的随机性。论文中提到，为了简化模型的输入变量，采用了主成分分析进行降维处理，同时利用EM（期望最大化）算法和高斯混合分布来训练模型参数。 实验证明，由于贝叶斯网络模型能够更准确地捕捉交通流的变化趋势，因此在实际应用中可能比神经网络模型更有效。作者通过不同的实验场景验证了模型的有效性，这些场景模拟了各种交通条件和流量变化。 论文中引用了如Miller、Akcelik和TRANSYT等已有的交通仿真和信号控制理论，显示了研究的深度和广度。图1描述了局部道路网络的结构，这可能是模型应用的基础。 这篇论文为城市交通管理和优化提供了一种新的工具，有助于改善交通流量的预测，减少交通拥堵，提高道路利用率。这对于城市规划者、交通工程师以及智能交通系统的研究人员来说具有很高的参考价值。