【摘 要】
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将神经网络与Markov链理论应用于随机波动的交通流预测,提出一种交通流实时滚动预测方法TDFNM.该方法采用BP网络构建交通流基准预测曲线,使用SOM网络划分残差的Markov链状态,
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆,400044
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将神经网络与Markov链理论应用于随机波动的交通流预测,提出一种交通流实时滚动预测方法TDFNM.该方法采用BP网络构建交通流基准预测曲线,使用SOM网络划分残差的Markov链状态,计算各状态加权中心及状态转移概率矩阵,以此预测未来状态,并以加权中点修正计算得到精度较高的预测值,同时实现实时滚动预测.采用方法TDFNM对实测交通流量进行仿真实验,结果表明,该方法比常规BP网络具有更高的准确性,而且具有较强的适应性.
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