【摘 要】
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交通流受多方面因素影响,如天气、突发性事件、非线性事件等.利用单个模型进行预测时,突发状况、意外状况的处理能力较差,并且实用性较低.基于此,论文提出一种基于气象条件改进的CA和GM(1,1)组合交通流预测模型.首先针对气象条件带来的影响,引入了一些参数,更新了演化规则,然后将改进后的元胞自动机预测模型和灰色理论GM(1,1)预测模型进行组合.实证结果表明改进后的组合模型具有更高的预测精度,拟合性能更优.
【机 构】
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海军军医大学海军卫生信息中心 上海 200433
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交通流受多方面因素影响,如天气、突发性事件、非线性事件等.利用单个模型进行预测时,突发状况、意外状况的处理能力较差,并且实用性较低.基于此,论文提出一种基于气象条件改进的CA和GM(1,1)组合交通流预测模型.首先针对气象条件带来的影响,引入了一些参数,更新了演化规则,然后将改进后的元胞自动机预测模型和灰色理论GM(1,1)预测模型进行组合.实证结果表明改进后的组合模型具有更高的预测精度,拟合性能更优.
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