现代计算机（专业版）
現代計算機（專業版）
현대계산궤（전업판）
MODERN COMPUTER
2013年
5期
26-29
,共4页
智能交通%短时交通流%小波神经网络%历史局势模型
智能交通%短時交通流%小波神經網絡%歷史跼勢模型
지능교통%단시교통류%소파신경망락%역사국세모형
在交通管理中,为了解决城市交通道路拥塞问题,提出一种可靠稳定的短时交通流预测算法.基于小波神经网络和历史趋势两种方法建立单性预测子模型,提出用小波神经网络作为最优非线性组合模型的逼近器,建立组合预测模型,实现对单项预测子模型结果的融合,通过MatLab平台对实测交通流量数据进行了仿真,结果表明,该种组合预测在短时交通流量预测方面是切实可行的.
在交通管理中,為瞭解決城市交通道路擁塞問題,提齣一種可靠穩定的短時交通流預測算法.基于小波神經網絡和歷史趨勢兩種方法建立單性預測子模型,提齣用小波神經網絡作為最優非線性組閤模型的逼近器,建立組閤預測模型,實現對單項預測子模型結果的融閤,通過MatLab平檯對實測交通流量數據進行瞭倣真,結果錶明,該種組閤預測在短時交通流量預測方麵是切實可行的.
재교통관리중,위료해결성시교통도로옹새문제,제출일충가고은정적단시교통류예측산법.기우소파신경망락화역사추세량충방법건립단성예측자모형,제출용소파신경망락작위최우비선성조합모형적핍근기,건립조합예측모형,실현대단항예측자모형결과적융합,통과MatLab평태대실측교통류량수거진행료방진,결과표명,해충조합예측재단시교통류량예측방면시절실가행적.
