| 多模型交通流预测优化 |
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| 引用本文： | 乔德华,张开禾,范耀祖.多模型交通流预测优化[J].交通标准化,2007(4):207-210. |
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| 作者姓名： | 乔德华 张开禾 范耀祖 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京,100083 |
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| 摘 要： | 根据当前交通流预测模型发展的情况,提出采用卡尔曼滤波模型、指数平滑模型和非参数回归模型进行预测融合的方法,该方法在提高系统预测速度的基础上也能提高预测精度,因此,具有很好的推广价值.
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| 关 键 词： | 短时交通流 交通流预测 模型 信息融合 多模型 交通流 预测优化 Models Traffic Flow Forecasting 价值 预测精度 速度 系统预测 方法 融合 非参数回归模型 平滑模型 指数 卡尔曼滤波模型 情况 发展 预测模型 |
| 文章编号： | 1002-4786（2007）04-0207-03 |
| 收稿时间： | 2006-08-21 |
| 修稿时间： | 2006年8月21日 |
The Optimizing of Many Traffic Flow Forecasting Models |
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| QIAO De-hua,ZHANG Kai-he,FAN Yao-zu.The Optimizing of Many Traffic Flow Forecasting Models[J].Communications Standardization,2007(4):207-210. |
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| Authors: | QIAO De-hua ZHANG Kai-he FAN Yao-zu |
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| Institution: | School of Automation Science and Electrical Engineering, 100083, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | short-time traffic volume traffic flow forecasting models data fusion |
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