《交通运输工程学报》2004年04期

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《交通运输工程学报》 2004年04期

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道路网短期交通流预测方法比较

【摘要】：介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型。对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF)神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型,应用于一个真实路网的短期流量预测,比较了各模型的预测结果。结果表明,组合神经网络模型预测误差最小,可靠性最高,是一种对短期交通流预测的有效方法。

【作者单位】： 清华大学交通研究所 清华大学交通研究所
【关键词】：
【分类号】：U491.14
【正文快照】：

0　引　言道路交通拥挤是目前全世界尤其是一些大中城市面临的紧迫问题。借用经济学的观点,交通拥挤是交通供需之间存在矛盾的体现,即交通供给无法满足交通的需求。因此针对这一矛盾的解决方法,可以归纳为:依靠各种设施和手段提供更多的交通供给;通过各种政策调整和降低交通

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