摘要
根据交通流量具有周相似的特性,利用实地采集获取的交通流量数据,选取每周周一至周五的数据,构造时间序列。本文分别用了3种不同的方法(BP神经网络、Elman神经网络、RBF神经网络)来预测短时交通流量,并通过不同的评价指标对上述3种方法的预测效果进行了评价。实例分析表明,对于这种时间序列的预测,Elman神经网络预测效果优于其他2种方法,更适合于短时交通流预测。
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2015年第S2期27-31,共5页
Bulletin of Surveying and Mapping
基金
国家863计划(2013AA122301
2013AA122302)
国家自然科学基金(41171347)
空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室(深圳大学)开放基金
