【摘 要】
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为了克服现有单项预测技术对不同交通流状况的局限性,提出一种新的短时交通流智能混合预测模型.该智能混合预测模型包括3个子模型：历史平均模型、人工神经网络模型和模糊综合
【机 构】
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绍兴文理学院计算机系,浙江大学工业控制技术国家重点实验室
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为了克服现有单项预测技术对不同交通流状况的局限性,提出一种新的短时交通流智能混合预测模型.该智能混合预测模型包括3个子模型：历史平均模型、人工神经网络模型和模糊综合模型.历史平均模型以历史数据为基础,利用一次指数平滑法良好的静态稳定特性,对交通流量进行预测.人工神经网络模型采用常见的由S函数神经元组成的1.5层前馈神经网络,由于人工神经网络具有强大的动态非线性映射能力,该模型对动态交通流量的预测具有较高的精度和满意度.根据上述2个单项模型的特点,为了充分利用它们对不同交通状况的适应性,进一步提高整体预测效
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