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摘要:
为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32%,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据.
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文献信息
篇名 基于灰色神经网络的点速度预测模型
来源期刊 西南交通大学学报 学科 交通运输
关键词 地点车速 灰色神经网络 灰色系统理论 组合预测
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 285-290
页数 分类号 U491
字数 3893字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0258-2724.2012.02.019
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 马万经 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 68 844 17.0 28.0
2 吴志周 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 32 436 13.0 20.0
3 范宇杰 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 2 30 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
地点车速
灰色神经网络
灰色系统理论
组合预测
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
西南交通大学学报
双月刊
0258-2724
51-1277/U
大16开
四川省成都市二环路北一段
62-104
1954
chi
出版文献量(篇)
3811
总下载数(次)
4
总被引数(次)
51589
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