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基于灰色RBF神经网络模型的电梯层间交通分布预测

Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2008-12-15

Journal: 信息与控制

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 37

Issue: 6

Page Number: 690-696

ISSN: 1002-0411

Key Words: 电梯层间交通分布;O-D矩阵;灰色预测;RBF神经网络;累加生成运算;累减还原

Abstract: 为了有效预测屯梯的层间交通分布状态,提出一种层间交通O-D矩阵的预测方法.该方法融合灰色预测和神经网络方法各自的优点,将灰色预测方泫与RBF神经嘲络有机结合,构造灰色神经网络预测模型.利用灰色预测中的累加生成运算(accumulated generating operation,AGO)对原始观测数据进行变换,得到规律性较强的累加数据,作为神经州络的建模和训练样本.还提出了对不良交通需求数据的修正方法,以进一步降低观测数据的随机性.所提方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差,又提高了神经网络的训练速度和预测精度,适用于短期层间交通分布预测.仿真试验验证了该方法的有效性.

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