基于小波变换遗传过程神经元网络的交通流预测

• 作者: 高为
• 来源期刊: 山西建筑
• 学科: 交通运输
• 关键词: 短时交通流预测 小波变换 过程神经元网络
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 道路·铁路
• 页码范围: 160-162
• 页数: 3页
• 分类号: U491
• 字数: 2011字
• 语种: 中文

摘要

针对短时交通流时间序列的缺点,应用小波变换理论,将含有综合信息的时间序列分离为低频确定信号和高频干扰信号,用遗传过程神经元网络分别进行预测,得到了原时间序列的实际预测结果,通过实测数据验证表明,该预测方法具有较好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高为		1	0	0.0	0.0