基于时间序列与BP-ANN的短时交通流速度预测模型研究
Short-term traffic flow velocity prediction model based on time series and BP-ANN
大连海事大学 信息科学技术学院, 辽宁 大连 116026
摘要
针对现有的交通流速度预测模型使用唯一数据集且模型单一的问题，提出一种时间序列与人工神经网络相结合的预测模型。该模型通过时间序列分别对实时数据和历史数据建模预测，并应用人工神经网络调整实时数据和历史数据的预测值。实验结果表明该预测模型能够将预测误差控制在7%以内，且能够对不同输入参数下的短时交通流速度进行有效预测。
基金项目
中央高校基本科研基金资助项目(3132016308,3132018197)
辽宁省自然科学基金资助项目(20170520196)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0308
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3262-3265,3329
文章编号: 1001-3695(2019)11-013-3262-04
发布历史
[2019-11-05] 印刷出版
引用本文
田瑞杰, 张维石, 翟华伟. 基于时间序列与BP-ANN的短时交通流速度预测模型研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3262-3265,3329. (Tian Ruijie, Zhang Weishi, Zhai Huawei. Short-term traffic flow velocity prediction model based on time series and BP-ANN [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3262-3265,3329. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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