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基于数据融合的地铁客流量预测方法
被引:5
作者
:
李存军
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
西南交通大学计算机与通信工程学院
李存军
邓红霞
论文数:
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机构:
西南交通大学计算机与通信工程学院
邓红霞
靳蕃
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0
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0
机构:
西南交通大学计算机与通信工程学院
靳蕃
机构
:
[1]
西南交通大学计算机与通信工程学院
[2]
西南交通大学交通运输学院
[3]
西南交通大学计算机与通信工程学院 四川成都
[4]
四川成都
来源
:
铁道学报
|
2004年
/ 01期
关键词
:
铁路交通;
信息预测;
数据融合;
神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
U293.13 [];
学科分类号
:
082303 ;
摘要
:
为了更加准确地预测城市地铁交通中动态变化的客流量 ,通过分析城市地铁交通客流量的特点 ,提出了一种基于神经网络数据融合的预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点 ,将采集的数据提取出多个相关序列。在此基础上对各序列采取不同的处理、预测方法 ,再利用神经网络进行融合。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验表明 ,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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页码:116 / 119
页数:4
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