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基于神经网络的北京环路交通流短期预测研究
被引：36
作者：
刘静
李亮
关伟
蔡晓蕾
机构：
[1] 北京交通大学
来源：
关键词：
交通流;
预测;
BP神经网络;
RBF神经网络;
D O I：
10.16097/j.cnki.1009-6744.2005.06.024
中图分类号：
U491.112 [];
学科分类号：
摘要：
在总结交通流短期预测方法发展趋势的基础上,分别介绍了基于常规的BP神经网络和基于RBF神经网络的交通流量短期预测模型,并重点研究RBF网络模型的预测性能,确定了关键参数sc的最优值.最后应用两种模型对北京环路实测交通流数据进行了预测分析,实验结果表明,两种模型都可以满足实际交通流诱导的需要,BP模型在预测精度上稍优于RBF模型,但后者在学习速度和学习稳定性等方面明显优于前者.
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页数：6
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