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基于神经网络的多断面短时交通流预测
  • ISSN号：1006-4222
  • 期刊名称：《通讯世界：下半月》
  • 时间：0
  • 分类：TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]邯郸学院,邯郸056005
  • 相关基金：河北省高等学校科学技术研究项目(QN2014309);邯郸市科学技术研究与发展计划项目(1438201080-2);邯郸学院博士、硕士科研启动经费项目(2010017)
作者： 解铭[1], 吉伟卓[1], 温科[1], 刘丽英[1]
关键词： BP神经网络, 短时交通流预测, 时间序列
中文摘要：

利用BP神经网络非线性关系映射能力，将BP神经网络模型应用于多断面短时交通流预测。按照pearson相关性以及余弦相似性大小确定BP神经网络输入变量。实证分析表明，该模型是多断面短时交通流预测的有效方法。

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期刊信息
  • 《通讯世界：下半月》
  • 主管单位:中华人民共和国科学技术部
  • 主办单位:中国科技信息研究所 美国国际数据集团
  • 主编：蔡珺
  • 地址：北京复兴路15号中国科学技术信息研究所138室
  • 邮编：100038
  • 邮箱：txsjzzs@163.com
  • 电话：010-58882767
  • 国际标准刊号：ISSN：1006-4222
  • 国内统一刊号：ISSN：11-3850/TN
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  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:4531