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基于小波神经网络的短时交通量预测

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为了更有效地引导交通运行,针对城市交通流量,以福州市连江县文笔路与敖江北路的交叉路口为例,构建基于小波神经网络的短时交通量预测模型,应用MATLAB软件进行计算,通过网络训练、修正权值和小波基函数参数,得出预测结果.结果显示,小波神经网络预测的相对误差均值为2.65％,而ARMA预测的相对误差均值为39.06％,说明小波神经网络预测方法可更精确地预测短时交通量.
The Prediction of Short-term Traffic Flow Based on the Wavelet Neural Network

黄明芳

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闽江学院经济与管理学院,福建 福州 350108

短时交通量 小波神经网络 MATLAB软件 预测模型

JT180399

2021

长春师范大学学报(自然科学版)
长春师范学院

长春师范大学学报(自然科学版)

影响因子：0.279
ISSN：1008-178X
年,卷(期)：2021.40(4)
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