基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型

• 作者: 陈森发 陈洪
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 数据处理组合方法 网络 模糊 交通流量 预测
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|U491.14
• 字数: 3301字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2010.01.009

摘要

针对传统数据处理组合方法(Group method of data handling,GMDH)网络建模用最小二乘法辨识参数会导致模型预测效果不理想的问题,将模糊推理模型引入GMDH网络,以取代传统GMDH网络的部分描述(即完全二元二次多项式),提出了一种基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型.计算机仿真结果表明,该模型预测平均相对误差仅为2.31%,小于传统GMDH网络模型预测平均相对误差3.35%,说明了该模型是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈森发	东南大学系统工程研究所	192	3070	32.0	45.0
2	陈洪	东南大学系统工程研究所	68	436	13.0	18.0