作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
交通流参数短时预测可通过移动平均法实现.为获得尽可能好的预测效果,选取适当的移动步长至关重要.为了比较各步长的预测结果,采用标准差和总和的比值两误差指标进行评价.基于实际检测器数据,选取步长1至4,通过Matlab进行移动平均法短时预测.经过比较,步长为2时,整体效果相对较好,更适合短时交通流预测.
推荐文章
基于深度学习的短时交通流预测
交通流预测
深度学习
短时交通流
支持向量回归
基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究
模糊神经网络
短时交通流
预测方法
短时交通流预测方法研究
相关分析
支持向量机
交通流预测
智能交通
基于核学习方法的短时交通流量预测
核学习方法
短时交通流
预测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于移动平均法预测短时交通流参数的步长选定
来源期刊 中国水运(下半月) 学科 交通运输
关键词 移动平均法 步长 短时交通流预测
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 管理
研究方向 页码范围 44-46,48
页数 4页 分类号 U491
字数 2379字 语种 中文
DOI
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 徐依虹 2 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (43)
共引文献  (177)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (11)
二级引证文献  (1)
1984(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1998(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2005(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2006(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
移动平均法
步长
短时交通流预测
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
中国水运(下半月)
月刊
1006-7973
42-1395/U
16开
湖北省武汉市
2008
chi
出版文献量(篇)
20681
总下载数(次)
38
总被引数(次)
41402
论文1v1指导