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基于混沌-小波神经网络的公交客流量预测模型研究
引用本文:范黎林,符天阳,孙兰宾,张广振,徐铭.基于混沌-小波神经网络的公交客流量预测模型研究[J].城市公共交通,2017(9):34-40.
作者姓名:范黎林  符天阳  孙兰宾  张广振  徐铭
作者单位:1. 河南师范大学计算机与信息工程学院,新乡 453007;河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心,新乡 453007;2. 河南师范大学计算机与信息工程学院,新乡,453007;3. 新乡市公共交通总公司,新乡,453000
摘    要:为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有混沌特性。据此建立混沌-小波神经网络预测模型,进而对H省某市实际公交客流量进行预测。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络预测法、LIBSVM预测法,该方法在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)上均具有更小的预测误差,因而可以有效地预测公交客流量。

关 键 词:混沌  小波神经网络  公交客流量预测

Research of Public Transportation Passenger Volume Prediction Model Based on Chaos-wavelet Neural Network
Abstract:
Keywords:
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