自适应信号控制系统流量预测模型研究

摘要：

为研究适合自适应信号控制系统的流量预测模型,利用ARIMA模型进行数据预处理的基础上,考虑高阶神经网络收敛速度慢及易陷入局部最小点的特点,通过在线调整学习率及引进动量法对其进行改进,得出基于ARIMA与改进的高阶神经网络的组合预测模型,试验表明预测的交通流量满足自适应信号控制系统实时在线多频优化的时间及精度要求.

关键词：流量预测、高阶神经网络、自适应信号控制系统、ARIMA模型

所属期刊栏目：26

分类号：U491-2(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金60474068;面向21世纪教育振兴行动计划985计划

在线出版日期：2007-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：132-136