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为了更加准确地预测城市地铁交通中动态变化的客流量 ,通过分析城市地铁交通客流量的特点 ,提出了一种基于神经网络数据融合的预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点 ,将采集的数据提取出多个相关序列。在此基础上对各序列采取不同的处理、预测方法 ,再利用神经网络进行融合。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验表明 ,采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差。