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摘要: 鉴于采用数学建模的方法来划分服务水平的复杂性以及Kohonen网络的自组织学习能力和良好的鲁棒性, 提出了利用Kohonen网络对收费广场服务水平进行分类的方法, 并用该方法对一个含有不停车收费方式(Electronic Toll Collection, ETC) 与停车收费方式的收费广场服务水平进行了分类, 结果表明该方法是很有实用价值的。Abstract: In view of the difficulty and complexity of mathematical and physical method to classify the service levels and the good self-organization behavior and robustness of Kohonen neural network, this paper applied Kohonen neural network to classify the service levels for a certain toll plaza with ETC toll lanes and stop toll lanes. The results indicate that this method is potentially applicable in practice.
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Key words:
- traffic engineering /
- toll plaza /
- service level /
- Kohonen neural network /
- ETC /
- classification
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表 1 聚类中心服务水平分类结果
Table 1. Service level classification results of cluster center
服务水平 流率/veh·h-1 密度/veh· (km·lane)-1 F 2400 45.1 E 2075 34.9 D 1560 23.3 C 1140 15.5 B 770 10.7 A 420 6.7 
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表 2 聚类中心的流率通行能力比
Table 2. V/Caratio for cluster center
服务水平 流率V/veh·h-1 通行能力Ca/veh·h-1 流率/通行能力(V/Ca) F 2400 2330 1.03 E 2075 2330 0.89 D 1560 2330 0.67 C 1140 2330 0.49 B 770 2330 0.33 A 420 2330 0.18
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