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时间 1989 - 2010 学科选择学科
题名/关键词 模糊
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    题名 作者 年代 出处 被引量
1基于周相似性的短时交通流预测方法研究显示文摘根据交通流量具有周相似的特性,利用实地采集获取的交通流量数据,选取每周周一至周五的数据,构造时间序列。本文分别用了3种不同的方法(BP神经网络、Elman神经网络、RBF神经网络)来预测短时交通流量,并通过不同的评价指标对上述3种方法的预测效果进行了评价。实例分析表明,对于这种时间序列的预测,Elman神经网络预测效果优于其他2种方法,更适合于短时交通流预测。陈航 陈玉敏 吴钱娇 刘永锋 朱晓晓 2015测绘通报2015，，S2：2
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