论文部分内容阅读
针对传统数据处理纽合方法（Group method of data handling，GMDH）网络建模用最小二乘法辨识参数会导致模型预测效果不理想的问题，将模糊推理模型引入GMDH网络，以取代传统GMDH网络的部分描述（即完全二元二次多项式），提出了一种基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型。计算机仿真结果表明，该模型预测平均相对误差仅为2．31％，小于传统GMDH网络模型预测平均相对误差3．35％，说明了该模型是有效的。