基于改进小波神经网络的高速公路季节性车流量预测模型

陈通箭

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高速公路月车流量具有非线性上升趋势性和季节变化性,针对这个问题,研究提高高速公路的月度车流量预测的方法。综合分析季节指数能够消除原始数据中的季节变化性的前提下,结合小波神经网络具有良好的非线性预测性等特性,引入有季节指数的小波神经网络(SWNN)预测模型。选取贵州某高速5年的车流量,采用平均相对误差、平均绝对误差、均方差3个评价指标,对改进前后的WNN预测结果进行评价。结果表明,总体上看,有季节指数的小波神经网络模型精度比单纯的小波神经网络高,有些月份的预测精度达到1%,可移植性较好。该方法适用于高速公路月车流量的预测,为高速公路运营管理提供依据。

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来源
《智能城市》 |2020年第3期|22-24|共3页
作者
陈通箭;
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作者单位

重庆交通大学交通运输学院重庆 400074;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
高速公路; 交通量预测; 季节指数; 小波神经网络; 误差评价指标;

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