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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
:
论文数:
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机构:
崔德光
吴淑宁
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0
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0
机构:
清华大学自动化系
吴淑宁
论文数:
引用数:
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机构:
徐冰
机构
:
[1]
清华大学自动化系
来源
:
清华大学学报(自然科学版)
|
2005年
/ 01期
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。
引用
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页数:4
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