交通流量经验模态分解与神经网络短时预测方法

罗向龙; 牛国宏; 潘若禹

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交通流量经验模态分解与神经网络短时预测方法

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基于经验模态分解(EMD)和神经网络,提出了一种短时交通流量预测方法.通过EMD分解把交通流量分解成不同的模态,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测值累加得到最终的预测结果.利用EMD与神经网络模型对I-800数据库实测交通流量数据进行预测,结果表明该方法具有很高的预测精度,明显优于直接采用神经网络的预测结果.

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来源
《计算机工程与应用》 |2010年第26期|212-214|共3页
作者
罗向龙; 牛国宏; 潘若禹;
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作者单位

长安大学;

信息工程学院;

西安;

710064;

西安交通大学;

波动与信息研究所;

西安;

710049;

西安市政设计研究院有限公司;

西安;

710068;

西安邮电学院;

通信与信息工程学院;

西安;

710064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
短时交通流量; 经验模态分解; 人工神经网络; 预测;

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