【摘 要】
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基于经验模态分解(EMD)和神经网络,提出了一种短时交通流量预测方法。通过EMD分解把交通流量分解成不同的模态,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测值累加得到最
【机 构】
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长安大学信息工程学院,西安交通大学波动与信息研究所,西安市政设计研究院有限公司,西安邮电学院通信与信息工程学院
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基于经验模态分解(EMD)和神经网络,提出了一种短时交通流量预测方法。通过EMD分解把交通流量分解成不同的模态,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测值累加得到最终的预测结果。利用EMD与神经网络模型对I-800数据库实测交通流量数据进行预测,结果表明该方法具有很高的预测精度,明显优于直接采用神经网络的预测结果。
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