[00287901]一种基于神经网络组合模型的短时交通流量预测方法

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201610020549.6

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：南京邮电大学

所在地：江苏南京市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

本发明给出一种基于神经网络组合模型的短时交通流量预测方法，该方法构建一种反向传播神经网络组合预测模型，并基于该模型提出短时交通流量预测方法。本发明首先针对交通流的特性，使用模糊C均值聚类算法对交通流量进行聚类，对聚类生成的每个簇构建一个反向传播神经网络预测模型，并根据隶属度求各预测模型预测结果的加权和作为最终预测结果。为提升预测精度，本发明采用田口方法进行试验设计来测试不同结构参数对预测模型预测精度的影响，并使用最佳结构参数作为预测模型的初始结构。本发明方法能够有效提升短时交通流量的预测精度、降低训练数据中噪声对预测精度的影响，并且运行时间较为合理。

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