短时交通流预测模型的网络结构估计

• 作者: 夏英 梁中军
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 短时交通流预测 神经网络模型 网络结构 隐层神经元 相空间重构
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 3249-3252
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5717字
• 语种: 中文

摘要

针对神经网络预测模型在预测短时交通流时输入变量选取与隐含神经元数目确立上的不足,提出了一种数据驱动的快速网络结构估计算法.根据交通流的混沌特性,引入相空间重构的思想合理地选择模型的输入变量;再结合快速单调指数估计法迅速计算重构向量的单调指数,并将其值作为隐层神经元个数,继而确立整个预测模型的网络结构.实验结果表明,该算法能有效地估计模型的网络结构以满足短时交通流预测的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏英	重庆邮电大学中韩合作空间信息系统研究所	64	461	12.0	18.0
2	梁中军	重庆邮电大学中韩合作空间信息系统研究所	2	21	2.0	2.0