神经网络模型在短期交通流预测领域应用综述
王进
史其信
1.清华大学,土木工程系交通研究所,北京,1000842.清华大学,土木工程系交通研究所,北京,100084
摘要：对基于神经网络的预测模型和方法的研究进行了综述,基于神经网络模型用于短期交通流预测的优点和固有缺陷,认为多种神经网络相结合的混合模型比单一的神经网络模型的预测效果要好,而将神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合模型的预测效果要好于混合模型.因此,神经网络与各相关学科的人工智能技术有机结合将会形成强大的综合优势,更有效地用于短期交通流预测研究.
关键词：神经网络交通流预测综合模型动态路径诱导
分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)
资助基金：国家科技攻关项目(2002BA404A25)
论文发表日期：2005-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 22-26 )
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