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基于神经网络和混沌理论的短时交通流预测
引用本文:唐志强,王正武,招晓菊,李宏.基于神经网络和混沌理论的短时交通流预测[J].山西科技,2005(5):117-118,120.
作者姓名:唐志强  王正武  招晓菊  李宏
作者单位:长沙理工大学交通运输学院
摘    要:文章通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点,结合神经网络和混沌理论,从非线性时间序列预测的角度对交通量预测进行探讨。并用该方法对广州至佛山高速公路交通流进行了预测,取得了较为满意的效果。

关 键 词:短时交通流  神经网络  混沌  预测
文章编号:1004-6429(2005)05-0117-03
收稿时间:2005-05-20
修稿时间:2005-05-20

Short- time Traffic Prediction Based on Neural Network and Chaos theory
Tang Zhiqiang,Wang Zhengwu,Zhao Xiaoju,Li Hong.Short- time Traffic Prediction Based on Neural Network and Chaos theory[J].Shanxi Science and Technology,2005(5):117-118,120.
Authors:Tang Zhiqiang  Wang Zhengwu  Zhao Xiaoju  Li Hong
Abstract:After analyzing the characteristics of the traffic data in time sequence, considering neural network and Chaos theory, this article has discussed the traffic prediction from the point of nonlinear time sequence, and made a traffic prediction of the expressway from Guangzhou to Fushan with a good result.
Keywords:short-time traffic  neural network  Chaos  prediction
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