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通过对柳州市某对称交叉路口交通量状况的调查分析，提出一种基于自回归求和滑动平均（ARIMA）与径向基函数神经网络（RBF）非线性组合模型的短时交通量预测模型，利用实测数据对组合模型和单一模型进行仿真实验实例分析表明：组合模型的预测结果比单一模型更加精确。适合于实时的短时交通量预测．
基于ARIMA与RBF组合模型的短时交通量预测
【摘 要】
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通过对柳州市某对称交叉路口交通量状况的调查分析，提出一种基于自回归求和滑动平均（ARIMA）与径向基函数神经网络（RBF）非线性组合模型的短时交通量预测模型，利用实测数据对组合模型
【机 构】
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广西科技大学机械工程学院,广西科技大学电气与信息工程学院
【出 处】
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广西工学院学报
【发表日期】
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2013年2期
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