›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (04): 887-891.
杨庆芳1,2, 张彪2, 高鹏2
YANG Qing-fang1,2, ZHANG Biao2, GAO Peng2
摘要: 针对已有基于改进动态递归神经网络预测方法的不足,并充分考虑交通流本身所存在的复杂性、非线性和不确定性特点,提出了一种基于可变增益Elman神经网络的交通量短时预测方法。该方法通过引入一个基于实时误差分析的可变增益因子,实现了网络的实时更新。通过长春市人民大街的实测数据对方法进行了验证。试验结果表明,本文方法在网络收敛时间和预测精度方面均优于已有的基于Elman神经网络的预测模型。
中图分类号:
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