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短时交通流量预测

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本文采用EMD自适应方法去噪,剖析了小波神经网络预测短时交通流的适应性,利用小波神经网络的特点提出了短期交通流预测模型以及噪声数据预处理模型的对比分析,达到良好的去噪效果,使数据更加真实,结果更为牢靠.采用大庆某交叉路口实际测量交通流量,并运用小波神经网络建立非线性回归预测模型,预测结果证明是牢靠的,有利于城市交通流的动态预测分析,可为智能交通系统的构建提供数据支持.

姚雪、陈丽娟、王密霖

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黑龙江八一农垦大学信息技术学院

交通流预测 EMD去噪 小波神经网络

2016

神州(下旬刊)
中国通俗文艺研究会

神州(下旬刊)

影响因子：0.095
ISSN：1009-5071
年,卷(期)：2016.(6)
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