An Improved Adaptive Weighed Model Based on Neural Network and Its Application in Traffic Information Service Online

机译：改进的基于神经网络的自适应称重模型及其在在线交通信息服务中的应用

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Traffic flow forecasting study is one of the core contents of intelligent transportation system (ITS). This paper first reviews the development history of road traffic flow forecasting modeling, then summarizes a few kinds of current road traffic flow forecasting model. And then an enhanced adaptive weighed model based on neural network is proposed to realize short-time traffic flow forecasting. Finally, a general application of the model in the online service system of traffic information is discussed.

机译：交通流量预测研究是智能交通系统（ITS）的核心内容之一。本文首先回顾了道路交通流量预测模型的发展历史，然后总结了目前几种道路交通流量预测模型。然后提出了一种基于神经网络的增强自适应加权模型，以实现短时交通流量的预测。最后，讨论了该模型在交通信息在线服务系统中的一般应用。

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来源
《Proceedings of 16th International Conference on Computer Communication vol.1》|2004年|P.88-94|共7页
会议地点
作者
Zhongya WEI; SuningXU;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;通信;
关键词
traffic flow; neural network; simulation; forecasting model;

机译：交通流量;神经网络;仿真;预测模型;

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