Traffic Prediction Method Based on M ulti-parameter Status Time Series
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摘要: 利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据.提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测.实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性.
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