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通过建立遗传神经网络的模型,综合考虑各种影响因素,对道路交通量作较准确的预测,实验比较发现,预测结果优于常规时间序列模型ARMA的预测结果,是一种智能化程度较高的预测方法,该方法具有很强的学习能力和自适应性,因而具有很好的应用价值.
基于遗传神经网络的道路交通量预测
【摘 要】
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通过建立遗传神经网络的模型,综合考虑各种影响因素,对道路交通量作较准确的预测,实验比较发现,预测结果优于常规时间序列模型ARMA的预测结果,是一种智能化程度较高的预测方
【机 构】
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湖南天智交通建设咨询有限公司,长沙交通学院智能运输系统研究所
【出 处】
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广西交通科技
【发表日期】
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2003年2期
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