基于ARIMA与RBF组合模型的短时交通量预测

• 作者: 周德俭 袁海英 陈相艳
• 来源期刊: 广西工学院学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 短时交通量预测 自回归求和滑动平均模型 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: U491.14
• 字数: 2282字
• 语种: 中文

摘要

通过对柳州市某对称交叉路口交通量状况的调查分析,提出一种基于自回归求和滑动平均(ARIMA)与径向基函数神经网络(RBF)非线性组合模型的短时交通量预测模型,利用实测数据对组合模型和单一模型进行仿真实验.实例分析表明:组合模型的预测结果比单一模型更加精确,适合于实时的短时交通量预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周德俭	广西科技大学机械工程学院	11	34	4.0	4.0
2	袁海英	广西科技大学电气与信息工程学院	14	33	4.0	4.0
3	陈相艳	广西科技大学机械工程学院	1	4	1.0	1.0