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基于遗传神经网络的道路交通量预测

Forecast on Volume of Traffic Based on Hereditary Neural Net

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【作者】 郭郴生刘伟铭姜山

【Author】 GUO Chen sheng 1 , LIU Wei ming 2 , JIANG Shan 2 (1.Hunan Tianzhi Traffic Construction Consultation Co. Ltd., Changsha Hunan 410001,China; 2.Institute of Intelligent Transportation System, Changsha College of Communications, Changsha Hunan 410076,China)

【机构】 湖南天智交通建设咨询有限公司长沙交通学院智能运输系统研究所长沙交通学院智能运输系统研究所 湖南长沙410001湖南长沙410076湖南长沙410076

【摘要】 通过建立遗传神经网络的模型 ,综合考虑各种影响因素 ,对道路交通量作较准确的预测 ,实验比较发现 ,预测结果优于常规时间序列模型ARMA的预测结果 ,是一种智能化程度较高的预测方法 ,该方法具有很强的学习能力和自适应性 ,因而具有很好的应用价值

【Abstract】 Through the establishment of hereditary neural net model, various influential factors have been well considered and the forecast on road volume of traffic has been accurately made. Compared with experimental results, this forecast is better than that made by ARMA. The forecast on volume of traffic is an approach with high intelligence, which is equipped with learning ability and self adaptability. Thus it has good value for application.

【关键词】 神经网络道路交通量预测模型
【Key words】 neural netvolume of trafficforecast model
  • 【文献出处】 广西交通科技 ,Guangxi Science and Technology of Communication , 编辑部邮箱 ,2003年02期
  • 【分类号】U491.14
  • 【被引频次】33
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