道路网短期交通流预测方法比较.pdf.pdf 全文免费在线阅读

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第! 卷" 第! 期#$$! 年%# 月交通运输工程学报&’()*+, ’- .)+--/0 +*1 .)+*23’)4+4/’* 5*6/*77)/*6 8’,9 !" :’9 !;70< #$$!收稿日期:#$$!=$>=$?作者简介:史其信(%@!>=),男,北京人,清华大学教授,从事智能交通系统研究<文章编号:%>?%=%>A?(#$$!)$!=$$>B=$!道路网短期交通流预测方法比较史其信,郑为中(清华大学交通研究所,北京" %$$$B!)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(CDEFC)、非参数回归模型、径向基函数(DGH)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。关键词:交通工程;短期交通流;预测;方法;比较中图分类号:I!@%9 %!" " " 文献标识码:C!"#$%&%’$( %$)**+, *-#. /$’0+,%+#1 (’%"#02,#(/)$+2#1 #* $#)0 1’%.#$32JKE L/=M/*,NK5:O P7/=QR’*6(E*24/4(47 ’- .)+*23’)4+4/’* 5*6/*77)/*6,.2/*6R(+ I*/S7)2/4T,G7/U/*6 %$$$B!,VR/*+)452%$),%:C ,+)67 *(WX7) ’- 470R*/Y(72 R+S7 X77* +33,/71 /*4’... 内容来自转载请标明出处.

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