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基于ARIMA与RBF组合模型的短时交通量预测

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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.

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来源
《广西科技大学学报》 |2013年第2期|6-9|共4页
作者
陈相艳; 周德俭; 袁海英;
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作者单位

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;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 U491.14;
关键词
短时交通量预测; 自回归求和滑动平均模型; RBF神经网络;

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