【摘 要】
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研究在短时交通流量预测问题,短时交通流量存在随机性和非线性因素,影响预测的准确性。传统预测模型难以反映交通流量变化特点,同时传统神经网络易陷入局部极小值,泛化能力差
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研究在短时交通流量预测问题,短时交通流量存在随机性和非线性因素,影响预测的准确性。传统预测模型难以反映交通流量变化特点,同时传统神经网络易陷入局部极小值,泛化能力差,交通流量预测精度低。为了提高短时交通流量预测精度,提出一种小波神经网络的短时交通流量预测模型。小波神经网络可以对短时交通流量随机性、不确定性进行局部分析,并进行非线性预测,验证了模型的有效性,进行了对比试验。验证结果表明,小波神经网络提高了短时交通流量预精度,预测结果更具应用价值。
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