【摘 要】
:
针对预测准确性对数据相关性和网络结构极为敏感的问题,采用田口方法选择集成学习的结构参数,在保证学习多样性的同时,提高选择过程的效率,保证预测的准确性。实验仿真计算结
【机 构】
:
新疆大学信息科学与工程学院,中国移动通信集团新疆有限公司计划部
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2018D01C047)
论文部分内容阅读
针对预测准确性对数据相关性和网络结构极为敏感的问题,采用田口方法选择集成学习的结构参数,在保证学习多样性的同时,提高选择过程的效率,保证预测的准确性。实验仿真计算结果表明,在多个路段的交通流量数据集上,该方法皆取得了满意的预测效果,模型具有较好的鲁棒性。将仿真结果与其它算法进行比较,比较结果表明,相比传统ARIMA、MLP模型,其预测精度分别提高了4.51%、11.23%。
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