一种基于径向基神经网络的组合预测模型

• 作者: 姚亚夫 彭昊
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 组合预测模型 最近邻聚类算法 径向基 RBF神经网络 交通流量
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 137-140
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2008.03.035

摘要

根据基于最近邻聚类算法(NNCA)的径向基(RBF)神经网络和自回归求和滑动平均(ARIMA)两种方法,建立了各自的单项预测子模型,并利用RBF神经网络对两个单项预测子模型结果进行组合预测,得到最终的预测值.将该模型应用于长沙市某路段的交通流量预测,实验结果证明了该预测模型的有效性,采用组合预测模型比单一预测模型的预测精度有了较大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚亚夫	中南大学机电工程学院	18	262	8.0	16.0
2	彭昊	中南大学机电工程学院	7	33	3.0	5.0