| 基于浑沌神经网络的动态交通量预测方法研究 |
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| 引用本文： | 谷远利,邵春福,谭晓雨.基于浑沌神经网络的动态交通量预测方法研究[J].交通与计算机,2007,25(6):28-30,33. |
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| 作者姓名： | 谷远利 邵春福 谭晓雨 |
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| 作者单位： | 1. 北京交通大学,北京,100044
2. 吉林大学,长春,130025 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划) |
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| 摘 要： | 介绍了目前国内外道路交通量预测的方法、特点及实际的预测效果.由于城市道路交通的复杂性,使得一些现有交通量预测方法的预测精度不高.针对这些问题,应用混沌神经网络,建立了城市道路交叉口出口交通量的浑沌神经网络预测模型,并与传统的BP神经网络预测结果对比,表明此模型具有较好的预测效果.
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| 关 键 词： | 混沌神经网络 BP神经网络 建模 交通量 预测 神经网络预测 动态 道路交通量 预测方法 研究 Chaotic Neural Networks Based Method Forecast Volume Traffic 预测模型 结果对比 出口 道路交叉口 混沌神经网络 应用 问题 预测精度 城市 |
| 收稿时间： | 2007-11-06 |
| 修稿时间： | 2007-11-29 |
Dynamic Traffic Volume Forecast Method Based on Chaotic Neural Networks |
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| GU Yuanli,SHAO Chunfu,TAN Xiaoyu.Dynamic Traffic Volume Forecast Method Based on Chaotic Neural Networks[J].Computer and Communications,2007,25(6):28-30,33. |
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| Authors: | GU Yuanli SHAO Chunfu TAN Xiaoyu |
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| Abstract: | The methods, characters, and effect of urban road traffic volumes forecast at home a ld abroad were introduced. Because of the complexity of urban traffic, the prediction precision of some existing methods is not high. In this paper, the chaotic neural network was used to set up a model of traffic volume in real intersection exit. Through the comparison with the traditional BP neural network, the model has better effect in prediction. |
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| Keywords: | chaotic neural networks BP neural networks modeling traffic volume forecast |
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