【摘 要】
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对于同一路段,在不同评价指标下,不同短时交通流预测模型的预测及效果评价结果往往存在差异,为从不同模型中寻求最适用于目标路段的预测模型,提出了一种基于熵权TOPSIS法的短
【机 构】
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重庆交通大学交通运输学院,重庆交通大学机电与车辆工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0100905)
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对于同一路段,在不同评价指标下,不同短时交通流预测模型的预测及效果评价结果往往存在差异,为从不同模型中寻求最适用于目标路段的预测模型,提出了一种基于熵权TOPSIS法的短时交通流预测模型性能综合评价模型。模型运用熵权法确定各评价指标的权重,然后依据确定的权重,选用TOPSIS法计算有限个评价对象与最优向量的贴近度,根据贴近度大小,对各模型预测性能进行排序,从而确定最适用于当前研究的预测模型。最后,以实际交通流数据为例,选用神经网络等5种模型,分别对路段未来时刻短时交通流进行预测,利用构建的综合评价模型,对
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