基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

被引：19

作者：

杨世坚

贺国光

不详

机构：

[1] 天津大学系统工程研究所

[2] 天津大学系统工程研究所天津

[3] 天津

来源：

系统工程 | 2004年 / 08期

关键词：

交通控制与诱导; 短时交通流预测; 模糊C均值聚类; BP神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491 [交通工程与交通管理];

学科分类号：

082302 ; 082303 ;

摘要：

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明:所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。

引用

页码：83 / 86

页数：4

共 5 条

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