空中交通流量预测的人工神经网络和回归组合方法

被引:36
作者
崔德光
吴淑宁
徐冰
机构
[1] 清华大学自动化系
关键词
空中交通管理; 人工神经网络; 流量预测; 回归分析;
D O I
10.16511/j.cnki.qhdxxb.2005.01.025
中图分类号
V355.1 [空中交通管制]; TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
摘要
为了寻找合适的空中交通流量预测方法,在综合回归预测方法和人工神经网络预测方法优点的基础上,提出采用组合预测方法的思想,并基于多元线性回归模型确定组合方法的权重系数。以北京管制区大王庄导航台流量预测为实例,分析结果表明:组合预测方法对实际流量有好的拟合度,能提高人工神经网络的泛化能力,并减小预测的误差,即总体上不仅优于传统的回归预测方法,也优于单独的人工神经网络预测方法。组合方法为空中交通流量的预测提供了一种可靠而有效的新途径。
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