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基于云—自组织神经网络的交通流预测模型
被引量：
5
1
作者
廖瑞辉
周晶
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期154-159,共6页
现代交通系统结构复杂,涉及的数据类型和数量众多,模糊性、随机性和不确定性等因素的存在增加了数据分析过程中定性与定量综合集成的难度.本文对城市交通流预测进行了研究,根据云模型和自组织神经网络的特点,构建了云—自组织神经网络...
现代交通系统结构复杂,涉及的数据类型和数量众多,模糊性、随机性和不确定性等因素的存在增加了数据分析过程中定性与定量综合集成的难度.本文对城市交通流预测进行了研究,根据云模型和自组织神经网络的特点,构建了云—自组织神经网络交通流预测模型.该预测模型运用云模型处理数据的模糊性和随机性问题的优势,提高了自组织神经网络预测中学习样本数据的可靠性.通过对某城区的实际数据进行对比测算,改进的预测模型比单纯使用自组织神经网络预测模型决定系数更高.结果表明,本文提出的模型在交通流预测中提高了准确率,降低了预测泛化误差.
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关键词
城市交通
数据预测
云—自组织神经网络
交通流
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题名
基于云—自组织神经网络的交通流预测模型
被引量：
5
1
作者
廖瑞辉
周晶
机构
南京大学工程管理学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期154-159,共6页
基金
国家自然科学基金项目(71371094)
国家自然科学基金青年基金项目(71201078)
+1 种基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目(12YJCZH017)
江苏省自然科学基金项目(BK2012305)
文摘
现代交通系统结构复杂,涉及的数据类型和数量众多,模糊性、随机性和不确定性等因素的存在增加了数据分析过程中定性与定量综合集成的难度.本文对城市交通流预测进行了研究,根据云模型和自组织神经网络的特点,构建了云—自组织神经网络交通流预测模型.该预测模型运用云模型处理数据的模糊性和随机性问题的优势,提高了自组织神经网络预测中学习样本数据的可靠性.通过对某城区的实际数据进行对比测算,改进的预测模型比单纯使用自组织神经网络预测模型决定系数更高.结果表明,本文提出的模型在交通流预测中提高了准确率,降低了预测泛化误差.
关键词
城市交通
数据预测
云—自组织神经网络
交通流
Keywords
urban traffic
data forecasting
cloud-self-organizing neural network
traffic flow
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于云—自组织神经网络的交通流预测模型
廖瑞辉
周晶
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2014
5
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