【摘 要】
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该文讨论了基于超强学习机ELM的神经网络模型在浙江省交通客流量预测中的运用.在浙江省历年交通客流量相关影响因素数据的基础上,利用基于ELM的神经网络模型对浙江省历年客流量进行了建模,并应用Matlab软件对模型进行了计算实现,最后对计算结果进行了分析.分析结果表明预测误差小,证明了该方法的可行性.本文表明选择的ELM算法具有超强的学习能力和满意的学习效果。同时通过对预测误差的分析说明使用ELM算法
【机 构】
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杭州电子科技大学运筹与控制研究所,浙江杭州310018 中国计量学院计量与计算科学研究所,浙江杭州
【出 处】
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第九届中国不确定系统年会、第五届中国智能计算大会、第十三届中国青年信息与管理学者大会
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该文讨论了基于超强学习机ELM的神经网络模型在浙江省交通客流量预测中的运用.在浙江省历年交通客流量相关影响因素数据的基础上,利用基于ELM的神经网络模型对浙江省历年客流量进行了建模,并应用Matlab软件对模型进行了计算实现,最后对计算结果进行了分析.分析结果表明预测误差小,证明了该方法的可行性.
本文表明选择的ELM算法具有超强的学习能力和满意的学习效果。同时通过对预测误差的分析说明使用ELM算法得到的模型预测结果准确性较高。这说明该预测方法在理论上和应用上是可行的，可以做为浙江省客流量预测的有效工具。在本文中选取的客流影响因素不同可能会影响的预测精度的好坏，所以接下来的工作可以选择一组更好的影响因素作研究，尽可能再缩小误差范围。另外，还可以与其他预测方法作对比分析。
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