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交通量预测的神经网络集成方法
被引:13
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
陈淑燕
王炜
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机构:
东南大学交通学院
王炜
论文数:
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机构:
瞿高峰
张胜
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机构:
东南大学交通学院
张胜
机构
:
[1]
东南大学交通学院
[2]
南京师范大学江苏省光电重点实验室 江苏 南京 南京师范大学江苏省光电重点实验室江苏 南京
[3]
江苏 南京
来源
:
公路交通科技
|
2004年
/ 12期
关键词
:
交通量;
预测;
神经网络集成;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
U491.14 [];
学科分类号
:
摘要
:
首次将神经网络集成技术引入交通量预测。神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,可显著提高学习系统的泛化能力。在Boosting和Bagging集成方法的基础上,提出基于分治策略的神经网络集成方法,并且讨论了网络权重分配算法。使用上述三种神经网络集成预测模型,对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果比较理想,优于单一神经网络预测方法。实验表明,神经网络集成用于交通量预测是有效可行的。
引用
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页码:80 / 83+92 +92
页数:5
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