基于偏最小二乘神经网络的公路通道交通量预测组合模型

• 作者: 周智勇 朱信山
• 来源期刊: 公路
• 学科: 交通运输
• 关键词: 公路通道 交通量预测 最小二乘方法 神经网络预测
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 综合
• 页码范围: 157-160
• 页数: 4页
• 分类号: U491.1
• 字数: 2993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0451-0712.2007.07.037

摘要

针对公路通道交通量预测的复杂性,提出偏最小二乘神经网络组合模型.传统的预测方法需要考虑城市经济、人口、工业发展等因素,这些因素之间存在密切的相关性,往往使得预测精度降低.本文将针对这些不足进行改进,将偏最小二乘方法和改进神经网络方法相结合,提取对因变量解释最强的成分进行预测.将该预测模型应用于揭阳市公路网规划通道交通量预测中,取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱信山		12	127	5.0	11.0