集美大学学报（自然科学版）
集美大學學報（自然科學版）
집미대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIMEI UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2006年
2期
156-160
,共5页
神经网络集成%交通预测%Bagging%系统仿真
神經網絡集成%交通預測%Bagging%繫統倣真
신경망락집성%교통예측%Bagging%계통방진
针对交通拥堵原因的多元性及单个神经网络拥堵模型准确率不高的特点,设计了一个以BP神经网络为弱学习算法、基于Bagging集成学习方法的交通拥堵预测模型.与单个神经网络模型相比,Bagging后的预测模型具有更加优良的性能,可为市内交通预警决策提供分析与支持.
針對交通擁堵原因的多元性及單箇神經網絡擁堵模型準確率不高的特點,設計瞭一箇以BP神經網絡為弱學習算法、基于Bagging集成學習方法的交通擁堵預測模型.與單箇神經網絡模型相比,Bagging後的預測模型具有更加優良的性能,可為市內交通預警決策提供分析與支持.
침대교통옹도원인적다원성급단개신경망락옹도모형준학솔불고적특점,설계료일개이BP신경망락위약학습산법、기우Bagging집성학습방법적교통옹도예측모형.여단개신경망락모형상비,Bagging후적예측모형구유경가우량적성능,가위시내교통예경결책제공분석여지지.
