【摘 要】
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为精确预测高速公路站间旅行时间,融合收费数据和微波车检数据开展预测.首先,基于两种数据源的预测结果,采用决策级融合策略;然后,建立了权重分配预测模型、BP神经网络预测模
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院,北京博宇通达科技有限公司
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为精确预测高速公路站间旅行时间,融合收费数据和微波车检数据开展预测.首先,基于两种数据源的预测结果,采用决策级融合策略;然后,建立了权重分配预测模型、BP神经网络预测模型;针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优的缺陷,基于遗传算法优化BP神经网络预测模型;最后,利用京哈高速公路北京段收费数据和微波检测器数据对3种融合模型进行了验证,对比工作日及非工作日2种交通流状态下3种模型的性能指标.试验结果表明,基于遗传神经网络的融合模型相比其他2种模型,预测精度及稳定性均得到了较高的提升,相对误差控制在10%以内,能够更好地满足实际需求.
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