【摘 要】
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针对采集过程中噪声影响以及交通流时间序列的强相关性，提出一种基于小波和多维重构的BP神经网络交通流短时预测方法。运用启发式小波降噪法对原始交通流数据进行降噪处理，剔除
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃省制造业信息化工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61263031);甘肃省高校科研项目(2015B-031)
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针对采集过程中噪声影响以及交通流时间序列的强相关性，提出一种基于小波和多维重构的BP神经网络交通流短时预测方法。运用启发式小波降噪法对原始交通流数据进行降噪处理，剔除数据中的噪声；基于C-C法将交通流数据进行多维度相空间重构，充分挖掘交通流的多维变化特性；构建多维度的BP神经网络进行交通流短时预测研究。运用2 400组数据进行实验，并与传统的BP 神经网络、Elman神经网络以及SVM进行对比。实验结果表明，该方法具有较高的预测精度，绝对误差降低约2.408 0，均方误差降低约26.597 2。
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