本文關(guān)鍵詞：道路網(wǎng)短期交通流預(yù)測(cè)方法比較，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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第! 卷" 第! 期#$$! 年%# 月交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào)&’()*+, ’- .)+--/0 +*1 .)+*23’)4+4/’* 5*6/*77)/*6 8’,9 !" :’9 !;70< #$$!收稿日期:#$$!=$>=$?作者簡(jiǎn)介:史其信(%@!>=),男,北京人,清華大學(xué)教授,從事智能交通系統(tǒng)研究<文章編號(hào):%>?%=%>A?(#$$!)$!=$$>B=$!道路網(wǎng)短期交通流預(yù)測(cè)方法比較史其信,鄭為中(清華大學(xué)交通研究所,北京" %$$$B!)摘" 要:介紹了用于短期交通流預(yù)測(cè)的兩大類模型:統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)其中各種模型的特征進(jìn)行了比較,將歷史平均模型、求和自回歸滑動(dòng)平均模型(CDEFC)、非參數(shù)回歸模型、徑向基函數(shù)(DGH)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與貝葉斯組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,應(yīng)用于一個(gè)真實(shí)路網(wǎng)的短期流量預(yù)測(cè),比較了各模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。結(jié)果表明,組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)誤差最小,可靠性最高,是一種對(duì)短期交通流預(yù)測(cè)的有效方法。關(guān)鍵詞:交通工程;短期交通流;預(yù)測(cè);方法;比較中圖分類號(hào):I!@%9 %!" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:C!"#$%&%’$( %$)**+, *-#. /$’0+,%+#1 (’%"#02,#(/)$+2#1 #* $#)0 1’%.#$32JKE L/=M/*,NK5:O P7/=QR’*6(E*24/4(47 ’- .)+*23’)4+4/’* 5*6/*77)/*6,.2/*6R(+ I*/S7)2/4T,G7/U/*6 %$$$B!,VR/*+)452%$),%:C ,+)67 *(WX7) ’- 470R*/Y(72 R+S7 X77* +33,/71 /*4’... 內(nèi)容來自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

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