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实时交通流预测是智能运输系统研究的一个重要问题。为此,建立了许多预测模型,有历史平均模型、时间序列模型、卡尔曼滤波模型、非参数回归模型、神经网络模型和组合模型等。总结评述现存的各类模型,提出交通流预测研究领域今后可能的发展趋势。
交通流预测方法综述
【摘 要】
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实时交通流预测是智能运输系统研究的一个重要问题。为此,建立了许多预测模型,有历史平均模型、时间序列模型、卡尔曼滤波模型、非参数回归模型、神经网络模型和组合模型等。
【机 构】
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北京交通大学
【出 处】
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公路交通科技
【发表日期】
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2004年03期
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