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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제14권 제4호
발행연도
1996.12
수록면
49 - 76 (28page)

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Until recently, the inductive loop detecters(ILD) have been used to collect a traffic information in a part of traffic manangment and control. The ILD is able to collect a various traffic data such as a occupancy time and non-occupancy time, traffic volume, etc. The occupancy time of these is very important information for traffic control algorithm, which is required a high accuracy. This accuracy may be improved by classifying a vehicle type with ILD. To classify a vehicle type based on a Analog-Digital Converted data collected form ILD, this study used a typical and a modifyed statistic method and General Learning Vector Quantization unsuperviser neural network model and a hybrid model of GLVQ and statistic method. As a result, the hybrid model of GLVQ neural network model is superior to the other methods.

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