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探讨了小流量情况下,路段短时交通量预测中的可变时间间隔及预测窗口长度对预测精度的影响,分析了不同间隔序列在反映交通流特性方面的差别和最适合的预测窗口长度,并建立神经网络模型对预测效果进行了定量比较,得到序列用于预测的最佳窗口长度和一组最优时间间隔,有助于预测算法的改进和预测精度的提高.
小流量下短时交通量预测最佳窗口长度与时间间隔
【摘 要】
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探讨了小流量情况下,路段短时交通量预测中的可变时间间隔及预测窗口长度对预测精度的影响,分析了不同间隔序列在反映交通流特性方面的差别和最适合的预测窗口长度,并建立神
【机 构】
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重庆交通学院交通运输学院,武汉理工大学交通学院
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【发表日期】
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2006年04期
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