【摘 要】
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为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心,新乡市公共交通总公司
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为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有混沌特性。据此建立混沌-小波神经网络预测模型,进而对H省某市实际公交客流量进行预测。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络预测法、LIBSVM预测法,该方法在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）上均具有更小的预测误差,因而可以有效地预测公交客流量。
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