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一种短时交通流组合预测模型
| 题名： | 一种短时交通流组合预测模型 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 罗中萍;宁丹; |
| 作者单位： | 中设设计集团股份有限公司； |
| 关键词： | 短时交通流;组合预测;神经网络;时间序列 |
| 摘要： | 为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。 |
| 期刊名称： | 交通科技 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 97-101 |
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