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基于时空特性和RBF神经网络的短时交通流预测
| 题名： | 基于时空特性和RBF神经网络的短时交通流预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 高为 陆百川 贠天鹂 谭伟 |
| 作者单位： | 重庆交通大学交通运输学院 重庆 400074 |
| 关键词： | 时空特性 RBF神经网络 交通流预测 |
| 摘要： | 针对实际交通流变化具有较明显的动态性、周相似性和相关性，提出一种基于交通流的时空变化特性和RBF神经网络的短时交通流预测方法。该方法充分挖掘和利用了交通流时间序列的周相似性和相关性，以及相邻路段上交通流的相互影响冈素，结合RBF神经网络自学习、自组织、自适应功能和大范围的数据融合特性对交通流进行短时预测。用实例进行了仿真计算和分析，结果表明该方法能够提高交通流的预测精度。 |
| 会议日期： | 201010 |
| 会议举办地点： | 重庆 |
| 会议名称： | 2010年海峡两岸智能运输系统学术研讨会 |
| 出版日期： | 2010-09-30 |
| 母体文献： | 2010年海峡两岸智能运输系统学术研讨会论文集 |
| 分类号： | U491.112 |
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