基于小波神经网络的行人流量预测研究

• 作者: 刘俊 潘浩
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 行人流量预测 神经网络 小波基
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 68-70,94
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2017.01.015

摘要

结合行人流量数据高度非线性和不确定等特点,提出了一种基于神经网络的方法直接对行人流量进行检测.采用了Morlet小波基替代sigmoid假设函数.实验结果表明,采用小波神经网络方法检测人流量拟合了绝大多数行人流量数据,平均预测精度达到了80.08%,逼近目前前沿的深度学习模型Faster RCNN行人检测的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊	杭州电子科技大学自动化学院	19	69	5.0	7.0
2	潘浩	杭州电子科技大学自动化学院	1	3	1.0	1.0