摘要:短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提.提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法.用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果.计算结果表明:所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法.
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
热门期刊服务
相关文章
影响因子:0.72
期刊级别:北大期刊
发行周期:月刊
期刊在线咨询,1-3天快速下单!
查看更多>
超1000杂志,价格优惠,正版保障!
一站式期刊推荐服务,客服一对一跟踪服务!