| 基于贝叶斯组合模型的短期交通量预测研究 |
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| 引用本文： | 郑为中,史其信.基于贝叶斯组合模型的短期交通量预测研究[J].中国公路学报,2005,18(1):85-89. |
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| 作者姓名： | 郑为中 史其信 |
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| 作者单位： | 清华大学交通研究所,北京,100084 |
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| 基金项目： | 清华大学"985"重点项目(091111006) |
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| 摘 要： | 提出一种新的贝叶斯组合神经网络模型并将其应用于短期交通流量的预测。模型通过实时跟踪模型的预测表现,根据研究提出的分配算法不断调整模型的信用值,从而挑选并组合得到精度更高的预测模型。介绍了该模型的基本原理及在示范路网中的实际应用,通过选取反向传播神经网络和径向基函数神经网络,用以构造贝叶斯组合模型,并在测试数据集中进行了性能比较。计算结果表明：模型的预测性能整体上优于单一的神经网络模型,并且确保了模型预测的稳定性。
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| 关 键 词： | 交通工程 短期交通量预测 贝叶斯组合模型 神经网络模型 |
| 文章编号： | 1001-7372(2005)01-0085-05 |
| 修稿时间： | 2004年3月25日 |
Study of short-term freeway traffic flow prediction based on BAYESIAN combined model |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | traffic engineering short-term traffic flow prediction BAYESIAN combined model neural network model |
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