一种基于动态递归神经网络的交通流量实时预测方法

徐启华; 丁兆奎; 毕训银

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智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施 ,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出了一种基于改进型 Elman神经网络的交通流量实时预测方法 ,由于预测模型中采用的递归神经网络具有动态记忆能力 ,因而可在网络规模较小的情况下实现对交通流量的快速、准确预测。

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来源
《江苏海洋大学学报：自然科学版》 |2003年第4期|14-17|共4页
作者
徐启华; 丁兆奎; 毕训银;
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作者单位

淮海工学院电子工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
动态递归神经网络; 交通流量; 实时预测模型; 遗传算法;

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