【摘 要】
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针对城市道路流量的非线性和不确定性特点,为避免单一模型预测准确率不高的缺陷,该文提出了一种短时交通流组合模型。该模型包含卡尔曼滤波模型和径向基函数神经网络模型2个
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江大学工业控制国家重点实验室
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针对城市道路流量的非线性和不确定性特点,为避免单一模型预测准确率不高的缺陷,该文提出了一种短时交通流组合模型。该模型包含卡尔曼滤波模型和径向基函数神经网络模型2个子模型,较好地解决了神经网络不能反映大流量下的稳态性问题,以及卡尔曼滤波在流量不稳定时预测准确率不高的问题。在组合模型中引入惯性因子,确保了模型的稳定性。仿真结果表明该方法是可行有效的。
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