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多模型交通流预测优化
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, 0(4): 207-210
作者姓名:乔德华  张开禾  范耀祖
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
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.

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:2006-08-21

The Optimizing of Many Traffic Flow Forecasting Models
QIAO De-hua,ZHANG Kai-he,FAN Yao-zu. The Optimizing of Many Traffic Flow Forecasting Models[J]. Communications Standardization, 2007, 0(4): 207-210
Authors:QIAO De-hua  ZHANG Kai-he  FAN Yao-zu
Affiliation:School of Automation Science and Electrical Engineering, 100083, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing China
Abstract:
Keywords:short-time traffic volume   traffic flow forecasting   models   data fusion
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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