基于灰色RBF神经网络模型的电梯层间交通分布预测

• 作者: 杨祯山 邵诚
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 电梯层间交通分布 O-D矩阵 灰色预测 RBF神经网络 累加生成运算 累减还原
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 690-696
• 页数: 7页
• 分类号: TP18|TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2008.06.010

摘要

为了有效预测屯梯的层间交通分布状态,提出一种层间交通O-D矩阵的预测方法.该方法融合灰色预测和神经网络方法各自的优点,将灰色预测方泫与RBF神经嘲络有机结合,构造灰色神经网络预测模型.利用灰色预测中的累加生成运算(accumulated generating operation,AGO)对原始观测数据进行变换,得到规律性较强的累加数据,作为神经州络的建模和训练样本.还提出了对不良交通需求数据的修正方法,以进一步降低观测数据的随机性.所提方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差,又提高了神经网络的训练速度和预测精度,适用于短期层间交通分布预测.仿真试验验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵诚	大连理工大学电子与信息工程学院先进控制技术研究所	120	2026	21.0	41.0
2	杨祯山	大连理工大学电子与信息工程学院先进控制技术研究所	8	199	6.0	8.0