交通信息与安全
交通信息與安全
교통신식여안전
JOURNAL OF TRANSPORT INFORMATION AND SAFETY
2009年
1期
48-50
,共3页
预测%流量差值%ELMAN网络%主成分分析%泛化
預測%流量差值%ELMAN網絡%主成分分析%汎化
예측%류량차치%ELMAN망락%주성분분석%범화
利用ELMAN神经网络,采用相关站点历史数据逼近的方法,建立了流量差值预测模型;采用主成分分析法确定神经网络输入参数;运用叠加噪声法对神经网络模型进行了泛化处理.预测模型能反映流量差值的变化趋势.
利用ELMAN神經網絡,採用相關站點歷史數據逼近的方法,建立瞭流量差值預測模型;採用主成分分析法確定神經網絡輸入參數;運用疊加譟聲法對神經網絡模型進行瞭汎化處理.預測模型能反映流量差值的變化趨勢.
이용ELMAN신경망락,채용상관참점역사수거핍근적방법,건립료류량차치예측모형;채용주성분분석법학정신경망락수입삼수;운용첩가조성법대신경망락모형진행료범화처리.예측모형능반영류량차치적변화추세.
