Short-term traffic flow velocity prediction model based on time series and BP-ANN
Short-term traffic flow velocity prediction model based on time series and BP-ANN
College of Information Science & Technology, Dalian Maritime University, Dalian Liaoning 116026, China
摘要
Aiming at the problem that the existing traffic flow velocity prediction model used a unique data set and a single model, this paper proposed a prediction model combining time series and artificial neural network. The model predicted real-time data and historical data by time series, and used artificial neural network to adjust the predicted values of real-time data and historical data. The experimental results show that the prediction model can control the prediction error within 7% and can effectively predict the short-term traffic flow speed under different input parameters.
基金项目
中央高校基本科研基金资助项目(3132016308,3132018197)
辽宁省自然科学基金资助项目(20170520196)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0308
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 3262-3265,3329
文章编号: 1001-3695(2019)11-013-3262-04
发布历史
引用本文
田瑞杰, 张维石, 翟华伟. 基于时间序列与BP-ANN的短时交通流速度预测模型研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3262-3265,3329. (Tian Ruijie, Zhang Weishi, Zhai Huawei. Short-term traffic flow velocity prediction model based on time series and BP-ANN [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3262-3265,3329. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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