混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法

摘要

本发明实施例提供了一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法。该方法包括：给定需要进行流量预测的高速铁路信号系统子系统及其历史流量信息，首先将历史流量信息作为时序数据，其次将时序数据yt视为线性自相关结构Lt与非线性结构Nt两部分组成，然后用AR模型对时序数据yt进行预测，记其预测结果为时序数据与AR模型预测结果的残差为et，然后用BP神经网络模型对残差序列{et}进行预测，记预测结果为最后使用AR模型与BP神经网络模型进行组合预测得到预测结果。本发明可以有效地对流量时序数据进行预测，并提高预测的精确度。