短時段交通流預測的RBF神经网络模型
介绍了基于RBF神经网络的短时段交通量预测模型,并利用该模型对高速公路所采集的数据进行仿真预测分析.预测结果表明RBF神经网络预测方法通过定义合理的网络结构参数可以获得较高的预测精度,能够满足路网调度对短时段交通流预测的需求.
RBF 神经网络、短时段交通流、路网调度
7
U4(公路运输)
2008-05-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
22-25
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RBF 神经网络、短时段交通流、路网调度
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U4(公路运输)
2008-05-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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