%0 Journal Article
%T 交通量预测的神经网络集成方法
%A 陈淑燕
%A 王炜
%A 瞿高峰
%A 张胜
%J 公路交通科技
%D 2004
%X 首次将神经网络集成技术引入交通量预测。神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,可显著提高学习系统的泛化能力。在Boosting和Bagging集成方法的基础上,提出基于分治策略的神经网络集成方法,并且讨论了网络权重分配算法。使用上述三种神经网络集成预测模型,对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果比较理想,优于单一神经网络预测方法。实验表明,神经网络集成用于交通量预测是有效可行的。
%K 交通量
%K 预测
%K 神经网络集成
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_gljtkj/CN/abstract/abstract13165.shtml