根据影响道路交通环境的各单项评价指标及其分级标准．利用随机分布理论生成足够多用于神经网络建模的样本数据。应用非线性模拟性很强的BP神经网络技术对道路交通环境质量进行综合评价，克服了物元分析等综合评价方法存在的不确定性和受人为因素影响等缺陷，提高了综合评价的客观性和合理性。评价实例表明：文中提出的生成训练样本和用BP神经网络建立道路交通环境质量的综合评价模型是合理的和可行的。
发布日期：2011-05-06 浏览次数：1251
文章摘要：根据影响道路交通环境的各单项评价指标及其分级标准．利用随机分布理论生成足够多用于神经网络建模的样本数据。应用非线性模拟性
根据影响道路交通环境的各单项评价指标及其分级标准．利用随机分布理论生成足够多用于神经网络建模的样本数据。应用非线性模拟性很强的BP神经网络技术对道路交通环境质量进行综合评价，克服了物元分析等综合评价方法存在的不确定性和受人为因素影响等缺陷，提高了综合评价的客观性和合理性。评价实例表明：文中提出的生成训练样本和用BP神经网络建立道路交通环境质量的综合评价模型是合理的和可行的。
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