【摘 要】
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针对实际交通流变化具有较明显的动态性、周相似性和相关性，提出一种基于交通流的时空变化特性和RBF神经网络的短时交通流预测方法。该方法充分挖掘和利用了交通流时间序列的
【机 构】
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重庆交通大学交通运输学院重庆400074
【出 处】
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2010年海峡两岸智能运输系统学术研讨会
论文部分内容阅读
针对实际交通流变化具有较明显的动态性、周相似性和相关性，提出一种基于交通流的时空变化特性和RBF神经网络的短时交通流预测方法。该方法充分挖掘和利用了交通流时间序列的周相似性和相关性，以及相邻路段上交通流的相互影响冈素，结合RBF神经网络自学习、自组织、自适应功能和大范围的数据融合特性对交通流进行短时预测。用实例进行了仿真计算和分析，结果表明该方法能够提高交通流的预测精度。
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