基于遗传神经网络的道路交通量预测

• 作者: 刘伟铭 姜山 郭郴生
• 来源期刊: 广西交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 神经网络 道路交通量 预测模型
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 特稿
• 页码范围: 24-26
• 页数: 3页
• 分类号: TP180|U491.3|U491.4
• 字数: 2074字
• 语种: 中文

摘要

通过建立遗传神经网络的模型,综合考虑各种影响因素,对道路交通量作较准确的预测,实验比较发现,预测结果优于常规时间序列模型ARMA的预测结果,是一种智能化程度较高的预测方法,该方法具有很强的学习能力和自适应性,因而具有很好的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜山	长沙交通学院智能运输系统研究所	4	103	4.0	4.0
2	刘伟铭	长沙交通学院智能运输系统研究所	14	233	8.0	14.0
3	郭郴生		2	36	2.0	2.0