【摘 要】
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在短时间内准确、稳定地预测出交通流量,是实现智能交通控制系统的重要环节,对于交叉口信号控制方案的实时调整具有重要意义。鉴于此,提出一种WD-BNN小波降噪与贝叶斯神经网
【基金项目】
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教育部人文社科基金(19YJC630124),山东省研究生教育质量提升计划(SDYKC18081)
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在短时间内准确、稳定地预测出交通流量,是实现智能交通控制系统的重要环节,对于交叉口信号控制方案的实时调整具有重要意义。鉴于此,提出一种WD-BNN小波降噪与贝叶斯神经网络(wavelet denoising-Bayesian neural network,WD-BNN)联合模型的预测方式,引入平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和标准误差(root mean square error,RMSE)作为模型评价指标,从精度和稳定性两个方面对模型进行评价。
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