【摘 要】
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根据交通流的历史周期性和空间相关性,文中综合SARIMA模型在历史周期性预测上的优势和RBF模型在空间相关性预测上的优势,提出了SARIMA-RBF模型.该模型采用SARIMA模型通过历史
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根据交通流的历史周期性和空间相关性,文中综合SARIMA模型在历史周期性预测上的优势和RBF模型在空间相关性预测上的优势,提出了SARIMA-RBF模型.该模型采用SARIMA模型通过历史数据预测下一时刻的交通流,然后将预测值与该点上下游关联的交通流数据相结合,采用RBF神经网络模型得出输出值,并将该输出值作为SARIMARBF模型对下一时刻交通流的预测结果.实验结果表明,该模型因同时考虑了交通流的历史周期性和空间相关性,相比SARIMA模型和RBF模型具有更好的交通流预测效果.
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