交通流量经验模态分解与神经网络短时预测方法

摘要：

基于经验模态分解(EMD)和神经网络,提出了一种短时交通流量预测方法.通过EMD分解把交通流量分解成不同的模态,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测值累加得到最终的预测结果.利用EMD与神经网络模型对I-800数据库实测交通流量数据进行预测,结果表明该方法具有很高的预测精度,明显优于直接采用神经网络的预测结果.

关键词：短时交通流量、经验模态分解、人工神经网络、预测

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金the Natural Science Foundation of Shaanxi Province of China under Grant SJ08-ZT13-2,2009JM8011;河南省交通科技项目2009P245

在线出版日期：2010-11-30（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：212-214