陈艳晶
- 作品数：2 被引量：21H指数：2
- 供职机构：中国科学院大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 多维时间序列的组合预测模型被引量：5
- 2016年
- 由于时间序列在各领域的广泛应用,时间序列预测已经引起越来越多的关注,但关于多维时间序列的预测关注较少.然而,多维时间序列蕴含着丰富的信息.针对该问题,提出基于k近邻(k-nearest neighbor,k-NN)和BP神经网络的多维时间序列组合预测模型.首先分别采用k-NN和BP神经网络进行预测,得到对应的预测结果.然后使用BP神经网络进行非线性组合,得到最终的预测结果.实验表明,该预测模型优于k-NN和BP神经网络预测模型.
- 赵亚伟陈艳晶
- 关键词：K-NNBP神经网络
- 基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型被引量：16
- 2016年
- ETC短时交通流量预测是高速公路ETC管理的基础,准确的交通流量预测为交通枢纽管理方案设计与ETC车道的建设规划等提供指导.目前关于短时交通流量的研究很多,但多数是以数学表达式的形式进行模型表示,很难进行准确的趋势描述.本文基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型,考虑了法定节假日、高速公路免费和天气等外界因素对ETC交通流量的影响,并结合某地尾号限行的特殊性,考虑"周几"因素,以某高速公路ETC车道交通流量数据为基础,进行预测.预测结果显示,该模型预测结果总体平均绝对相对误差为8.10%,表明该模型具有较强的实用性.
- 赵亚伟陈艳晶管伟
- 关键词：智能交通交通流量预测电子不停车收费
