登录 | 注册 | 充值 | 退出 | 公司首页 | 繁体中文 | 满意度调查
综合馆
小波消噪的神经网络短时交通流量预测模型
  • 摘要

    研究短交通流量预测问题,短时交通流量数据中含有大量噪声,对预测精度产生不利影响,为了提高短交通流量预测精度,提出一种小波消噪的神经网络短时交通流量预测模型.首先采用小波技术对短时交通流量数据进行消噪处理,然后采用关联维数确定BP神经网络输入变量个数,最后采用BP神经网络建立短时交通流量预测模型.仿真结果表明,与消噪前比,消噪后模型的预测精度有了较显著提高,其预测误差远远小于消噪前,预测结果更具实用价格.

  • 作者

    于振洋  YU Zhen-yang 

  • 作者单位

    淮阴工学院,江苏淮安,223000

  • 刊期

    2012年9期 ISTIC PKU

  • 关键词

    小波消噪  神经网络  交通流量  相空间重构 

参考文献
相似文献 查看更多>>
34.207.146.166