基于非线性组合模型的交通流预测方法

摘要：

为开发智能交通系统,提出一种基于RBF和ARIMA网络非线性组合模型的短时交通流预测方法,采用三层结构的RBF网络将2种单一预测方法--RBF和ARIMA网络进行非线性组合,利用实测数据对3类方法进行仿真实验,结果表明,非线性组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性,组合模型发挥了2种单一方法各自的优势,是短时交通流预测的有效方法.

关键词：交通流、短时预测、RBF神经网络、非线性组合预测

所属期刊栏目：36

分类号：U491.14(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：山东省自然科学基金资助项目Y2006G32;山东理工大学科研基金资助重点项目2004KJZ02

在线出版日期：2010-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：202-204