文献类型：期刊文章

作　　者：张朝元[1] 胡光华[2] 徐天泽[3]

机构地区：[1]大理学院理学院,云南大理671003 [2]云南大学数学系,云南昆明650091 [3]云南警官学院,云南昆明650223

出　　处：《昆明理工大学学报（理工版）》

基　　金：云南省教育厅自然科学基金项目资助(项目编号:02ZY011);云南大学理(工)科校级科研项目资助(项目编号:2002Q019SL);云南省自然科学基金项目资助(项目编号:2003E0086M)

年　　份：2006

卷　　号：31

期　　号：4

起止页码：104-107

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA-PROQEUST、IC、普通刊

摘　　要：针对城市交通“智能运输系统”和交通流的特性,采用先进的支持向量机算法和由它改进的BP神经网络方法来建立交通流量预测模型,并将它们及多元线性回归模型分别用于实际流量模拟.实验验证了由支持向量机算法和改进的BP神经网络建立的预测模型具有更高的预测效果和模拟精度.

关 键 词：城市交通 交通流量 多元线性回归 支持向量机 BP神经网络 预测模型  

分 类 号：TP183] U491]