基于神经网络模型的交通大气环境质量评价研究

袁玲¹

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作者信息

1. 长安大学
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摘要

该文基于人工神经网络模型对高速公路沿线200m范围内的交通大气环境质量进行综合评价、对交通噪声进行预测以及对网络模型的结构性质进行了探讨.该文对网络模型隐含层数、隐含层神经元个数与误差的关系、样本量的选择进行了讨论,发现增加网络隐含层数、隐含层神经元个数可降低误差,提高精度,但同时也增加了网络的复杂性,延长了训练时间;增加样本量,网络可获得良好的泛化能力,但样本量过大,也即增加网络规模,则会出现过拟合现象.

关键词

神经网络模型/隐含层神经元/交通大气环境质量/LVQ网络/BP网络/非线性映射

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授予学位

硕士

学科专业

交通运输规划与管理

导师

严宝杰

学位年度

2001

学位授予单位

长安大学

语种

中文

中图分类号

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