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神经网络模型在短期交通流预测领域应用综述

王进史其信

清华大学土木工程系交通研究所清华大学土木工程系交通研究所 北京100084

摘要:对基于神经网络的预测模型和方法的研究进行了综述,基于神经网络模型用于短期交通流预测的优点和固有缺陷,认为多种神经网络相结合的混合模型比单一的神经网络模型的预测效果要好,而将神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合模型的预测效果要好于混合模型。因此,神经网络与各相关学科的人工智能技术有机结合将会形成强大的综合优势,更有效地用于短期交通流预测研究。
  • DOI:

    10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2005.02.007

  • 专辑:

    工程科技Ⅱ辑

  • 专题:

    公路与水路运输

  • 分类号:

    U491.14

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