【摘 要】
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交通流量的短时预测问题是交通控制、交通诱导中不可回避的基础性问题。由于短时交通流表现出强烈的非线性、时变性、不确定性,单一的预测方法对短时交通流预测的精度很难得
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交通流量的短时预测问题是交通控制、交通诱导中不可回避的基础性问题。由于短时交通流表现出强烈的非线性、时变性、不确定性,单一的预测方法对短时交通流预测的精度很难得到提高。在多分辨分析思想的指导下,小波分解与重构的Mallat塔式算法可以将交通流数据进行无信息丢失的分解与重构。介绍了利用小波神经网络模型代替传统的BP神经网络模型对分解后的低频信号进行预测,改进了BP神经网络难以科学的确定网络结构、算法收敛速度慢,容易陷入局部极小的固有缺陷,收到了良好的预测效果,预测精度有所提高。
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