原文服务方: 科技与创新       
摘要:
实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键.针对城市交通流的特点, 本文建立了模糊神经网络模型预测短时交通流量,并采用全局优化的粒子群算法优化模糊神经网络的参数.仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度.
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文献信息
篇名 基于粒子群的模糊神经网络交通流量预测
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 短时交通流 预测模型 模糊神经网络 粒子群算法
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 软件天地
研究方向 页码范围 232-233,157
页数 3页 分类号 U491
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.04.098
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 杜太行 151 864 15.0 20.0
2 郑宏兴 天津工程师范学院电子工程系 32 122 6.0 9.0
3 于越 天津工程师范学院电子工程系 5 26 3.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
短时交通流
预测模型
模糊神经网络
粒子群算法
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
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相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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