基于模型优选及融合的高教园区出行生成预测方法

被引：2

作者：

张文峰 ^{[1
]}

张小花 ^{[2
]}

曾涛 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北工业大学自动化学院

[2] 仲恺农业工程学院机电工程学院

来源：

交通运输工程学报 | 2010年 / 10卷 / 01期

基金：

广东省科技计划; 广东省自然科学基金;

关键词：

交通预测; 模型优选; D-S证据理论; 模型融合; 出行生成预测;

D O I：

10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.01.012

中图分类号：

U491.14 [];

学科分类号：

摘要：

为了提高高教园区出行生成预测数据的可靠性,提出了一种基于模型优选及融合的出行生成预测方法。根据选取的模型评价指标,借助ELECTRE方法对区域出行产生模型进行优选,利用证据理论方法,对优选模型的权重进行标定,最后借助标定后的权重对区域交通生成量进行数据融合预测,并与实际结果进行了对比。分析结果表明:多模型融合预测相对误差在10%以下,预测结果与实际情况非常接近,该预测方法有效。

引用

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页数：6

共 10 条

[1] 基于相关分析的一元非线性回归模型优选方法探讨 [J].