吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (04): 854-860.doi: 10.7964/jdxbgxb201304002
李琦1,2, 姜桂艳3
LI Qi1,2, JIANG Gui-yan3
摘要：
为了进一步改善悉尼自适应交通控制系统(Sydney coordinated adaptive traffic system, SCATS)线圈数据短时多步预测的效果,在对SCATS线圈数据进行预处理的基础上,设计了一种基于动态神经网络的短时多步预测双层模型,包括基于NARX(Nonlinear autoregressive model with exogenous inputs)神经网络的多步预测方法以及基于FTD(Focused time-delay)神经网络的可预测步数在线估计方法,并采用某特大城市SCATS线圈实测数据进行了验证和对比分析。结果表明:本文方法能够进一步降低SCATS线圈数据短时多步预测的误差。
中图分类号:
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