基于RBF神经网络的城市交通节假日客流预测

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近年来随着人工智能的飞速发展,对未来可能出现事件的预测也随之进入了一个全新的领域,得到了更多的技术支持.城市交通的节假日客流预测就是其中之一.余沁潇[1]等提出基于空间索引结构R树作为存储结构的非参数回归模型,在满足预测精度条件下实现了短时交通流预测.石曼曼[2]基于相空间重构理论研究了相空间的Kalman滤波模型,并结合多点数据融合理论,证明了该模型在客流预测中具有良好的效果.陈浩[3]针对小波神经网络容易陷入局部极小的问题对算法进行了改进同时结合Kalman滤波理论,证明了该方法在交通流预测领域的可行性.罗向龙[4]等提出了一种基于深度信念网络(DBN)和支持向量回归分类器(SVR)模型的短时流量预测模型,相比传统预测模型提高了预测精度和预测性能.Lv Yisheng等考虑了近年越来越多人开始关注城市交通客流预测的模型研究,但是通常这些模型只能实现对平日客流的预测,如果遇到节假日或特殊活动时产生的突发性大客流时却很难进行预测,而管理部门最需要了解的往往就是这些时段的突发大客流情况.
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