%0 Journal Article
%T 悉尼自适应交通控制系统线圈数据短时多步预测双层模型
%A 李琦
%A 姜桂艳
%J 吉林大学学报(工学版)
%P 854-860
%D 2013
%X 为了进一步改善悉尼自适应交通控制系统(Sydneycoordinatedadaptivetrafficsystem,SCATS)线圈数据短时多步预测的效果,在对SCATS线圈数据进行预处理的基础上,设计了一种基于动态神经网络的短时多步预测双层模型,包括基于NARX(Nonlinearautoregressivemodelwithexogenousinputs)神经网络的多步预测方法以及基于FTD(Focusedtime-delay)神经网络的可预测步数在线估计方法,并采用某特大城市SCATS线圈实测数据进行了验证和对比分析。结果表明:本文方法能够进一步降低SCATS线圈数据短时多步预测的误差。
%K 交通运输系统工程
%K 悉尼自适应交通控制系统
%K 短时交通预测
%K 动态神经网络
%K 多步预测
%U http://xuebao.jlu.edu.cn/gxb/CN/Y2013/V43/I04/854