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《电子与信息学报》 2016年05期
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基于组合模型的短时交通流量预测算法

芮兰兰  李钦铭  
【摘要】:交通流量预测是实现智能交通技术的核心问题,及时准确地预测道路交通流量是实现动态交通管理的前提,短时交通流量的预测是交通流量预测的重要组成部分。该文针对十字路口的短时交通流量预测问题设计了基于交通流量序列分割和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)组合模型的交通流量预测算法(Traffic Flow Prediction Based on Combined Model,TFPBCM)。该算法首先采用K-means对交通流量数据在时间上进行序列分割,然后采用ELM对各个序列进行建模和预测。仿真实验证明,与单一的BP(Back Propagation)神经网络和ELM相比,该组合模型算法建模时间为BP的1/10,ELM建模时间的4倍,均方误差为BP的1/50,ELM的1/20,该组合模型算法决定系数R2更接近于1,模型可信度更高。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
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中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【相似文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 郜永涛;公路短时交通流“机理+辨识”预测策略的样本容量研究[D];天津大学;2009年
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