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BP与小波神经网络短时交通流预测对比研究
摘    要:短时交通量预测是实时管理、调度城市交通的基础。采用小波神经网络方法预测短时交通量,给出了小波变换的基本原理,选取母小波为隐含层基函数构建小波神经网络的基本框架。选取南京市某路段为实例,通过对比传统BP神经网络说明小波神经网络的准确性。实验表明,两种神经网络预测方法都具有一定的准确性,小波神经网络优于BP神经网络。

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