淡江大學機構典藏:Item 987654321/95437
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    題名: 應用模糊類神經網路於逐日動態路徑選擇之研究
    作者: 董啟崇;吳淑順
    貢獻者: 淡江大學運輸管理學系
    關鍵詞: 模糊類神經網路;路徑選擇;動態決策行為;模糊理論;類神經網路;控制實驗;Fuzzy Artificial Neural Network;Route Selection;Dynamic Decision Behavior;Fuzzy Theory;Artificial Neural Network;Control Experiment
    日期: 1999-12
    上傳時間: 2014-02-12 10:10:12 (UTC+8)
    摘要: 以模糊推論來表達駕駛者決策行為,提供了一合理描述人類之思考型態及經驗法則。此外類神經網路具有分散平行處理的能力與學習記憶的功能,並在容錯能力與雜訊抑制能力上有優異的表現;同時類神經網路具有函數逼近能力,只要給予足夠數量的輸入輸出對關係,就可學習得其間之非線性映射;若隱藏層及其神經元數目夠多,甚至可以任意精度去逼近任何函數。所以,利用類神經網路來學習駕駛者之動態決策行為,只要知其動態特性,訂定出輸入與輸出變數,即可進行學習。由於模糊推論與類神經網路各具特色,因此本研究結合兩者構建逐日動態通勤決策模型,並利用控制實驗法所擷取的通勤資料進行實證分析;而為探討駕駛者之動態決策行為,故本研究分別針對單日動態、多日動態(二日及三日)、週期性單日動態及週期性多日動態(二日及三日)等六種動態現象進行實證分析。
    關聯: 中華民國運輸學會八十八年年會暨第十四屆學術論文研討會論文集,頁17-26
    顯示於類別:[運輸管理學系暨研究所] 會議論文

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    應用模糊類神經網路於逐日動態路徑選擇之研究_中文摘要.docx17KbMicrosoft Word124檢視/開啟

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