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利用ELMAN神经网络，采用相关站点历史数据逼近的方法，建立了流量差值预测模型；采用主成分分析法确定神经网络输入参数；运用叠加噪声法对神经网络模型进行了泛化处理。预测模型能反映流量差值的变化趋势。
基于ELMAN网络的交通流量差值预测模型
【摘 要】
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利用ELMAN神经网络，采用相关站点历史数据逼近的方法，建立了流量差值预测模型；采用主成分分析法确定神经网络输入参数；运用叠加噪声法对神经网络模型进行了泛化处理。预测模型能
【机 构】
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江苏沪苏浙高速公路有限公司
【出 处】
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交通信息与安全
【发表日期】
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2009年1期
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