基于神经网络的交通信息融合预测方法

被引：8

作者：

李存军

杨儒贵

靳蕃

机构：

[1] 西南交通大学计算机与通信工程学院,西南交通大学计算机与通信工程学院,西南交通大学计算机与通信工程学院四川成都,四川成都,四川成都

来源：

系统工程 | 2004年 / 03期

关键词：

交通工程; 信息预测; 数据融合; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

U121 [市内交通运输];

学科分类号：

08 ; 0823 ;

摘要：

为了更加准确地预测动态变化的交通信息 ,通过分析城市道路交通流量变化的特点 ,提出一种基于神经网络的融合预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点 ,将数据构造为多个相关的时间序列。在此基础上 ,对各序列采取不同的处理方法 ,然后利用神经网络进行融合 ,得到最终的预测结果。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验结果表明 ,采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差

引用

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