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摘要:
短期交通流预测是智能交通运输系统研究的重要问题之一,现已建立了许多关于这方面预测模型,但大部分预测都属于单一模型预测,其预测结果往往不能满足预测精度的要求.为此,文章以城市快速路入口匝道交通流为研究对象,通过对单一模型预测流程的分析及其筛选,建立基于神经网络的多模型融合预测模型,并详述其预测流程和方法.通过实例应用,得出基于神经网络多模型融合预测模型预测结果的精度比单一模型预测要高.
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文献信息
篇名 城市快速路入口匝道短期交通流预测模型研究
来源期刊 交通与运输 学科 交通运输
关键词 快速路 入口匝道 交通流 预测模型
年,卷(期) 2008,(z2) 所属期刊栏目 预测技术
研究方向 页码范围 65-68
页数 4页 分类号 U491
字数 2026字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨院 3 17 2.0 3.0
2 杨继明 2 3 1.0 1.0
3 韦玮 2 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (13)
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研究主题发展历程
节点文献
快速路
入口匝道
交通流
预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通与运输
双月刊
1671-3400
31-1476/U
大16开
上海市汉口路193号324室
4-754
1985
chi
出版文献量(篇)
6248
总下载数(次)
9
总被引数(次)
10824
论文1v1指导