【摘 要】
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研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题。首先，通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征，并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型；接着，阐述了
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研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题。首先，通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征，并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型；接着，阐述了VNNTF神经网络学习算法原理．设计了交通流量Voltem神经网络的学习算法快速学习算法：最后利用交通流量混沌时间序列对VNNTF网络模型、Voherra预测滤波器和BP神经网络进行了单步预测，并对预测结果的仿真图和真实值与预测值的方均根进行了比较，结果表明基于混沌学习算法的VNNTF神经网络的预测性能明显优于Volterra预测
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