交通流量的混沌特性分析及预测研究

摘要：

对城市交通流进行了混沌识别,结果表明其具备混沌特性,结合神经网络和混沌理论,提出一种将混沌理论和神经网络相结合的交通流预测模型,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,算法与设计相对简单.实例证明了该方法的正确性和科学性,具有较强的应用推广价值.

关键词：混沌理论、神经网络、交通流、相空间重构

所属期刊栏目：25

分类号：O415.5;TP183(理论物理学)

资助基金：基金申请人:陈敏:项目名称:基于BP神经网络的混沌时间序列预测模型研究:基金颁发部门:湖南省教育厅08C249

在线出版日期：2014-07-08（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：216-218