【摘 要】
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为了提高传统方法生成交通拥堵指数(TPI)的准确率,引入一种基于经验模态分解(EMD)与Elman神经网络的组合模型实现交通拥堵指数预测。首先,利用EMD将TPI序列分解为不同时间尺
【机 构】
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昆明理工大学理学院,昆明理工大学冶金与能源工程学院
【基金项目】
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云南省万人计划项目(109720190106),云南省高层次人才项目(132510978220)
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为了提高传统方法生成交通拥堵指数(TPI)的准确率,引入一种基于经验模态分解(EMD)与Elman神经网络的组合模型实现交通拥堵指数预测。首先,利用EMD将TPI序列分解为不同时间尺度下的IMF分量和剩余分量;然后,通过偏自相关函数(PACF)计算各分量的滞后期数,以此确定各分量在Elman神经网络中的输入和输出变量;之后,通过上述方法计算出各分量预测值并相加;最后,计算出总预测结果。通过计算结果可知,EMD-PACF-Elman预测方法 3个评价指标(平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分误差)的计算结果
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