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研究异常事件下路网的可靠性,对于建立有效的交通应急预案具有十分重要的作用.提出了异常事件下恢复可靠度的基本概念,并对恢复可靠度进行明确的界定.利用DYNASMART仿真技术分析了确定路网中事故持续时间、事故严重程度及平均饱和度对交通恢复时间的影响.在此基础上,利用DYNASMART仿真得到的数据建立了基于BP神经网络技术的交通恢复时间模型.提出运用Monte Carlo模拟技术计算恢复可靠度,并通过一个简单的算例对以上算法进行了验证.
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