本文選題：智能交通 + 短時交通流　； 參考：《現(xiàn)代計算機》2013年07期

【摘要】：在交通管理中,為了解決城市交通道路擁塞問題,提出一種可靠穩(wěn)定的短時交通流預(yù)測算法�；谛〔ㄉ窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)和歷史趨勢兩種方法建立單性預(yù)測子模型,提出用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為最優(yōu)非線性組合模型的逼近器,建立組合預(yù)測模型,實現(xiàn)對單項預(yù)測子模型結(jié)果的融合,通過MatLab平臺對實測交通流量數(shù)據(jù)進行了仿真,結(jié)果表明,該種組合預(yù)測在短時交通流量預(yù)測方面是切實可行的。
[Abstract]:In traffic management, in order to solve the problem of urban traffic congestion, a reliable and stable short-term traffic flow prediction algorithm is proposed. Based on wavelet neural network and historical trend, the single predictive submodel is established. Wavelet neural network is used as the approximator of the optimal nonlinear combination model, and the combinatorial prediction model is established to realize the fusion of the results of the single predictor submodel. The actual traffic flow data are simulated by MatLab platform. The results show that the combined forecasting is feasible in short-term traffic flow prediction.
【作者單位】： 鄭州輕工業(yè)學(xué)院計算機與通信工程學(xué)院;
【分類號】：U491.112

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1940864