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《第二十九届中国控制会议论文集》2010年
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基于SARBF神经网络拟合的交通流量残缺信息修补方法研究

吴坚  陈宁  
【摘要】:城市交通流量采集过程中由于检测器故障存在数据残缺现象。为解决这个问题,提出了SARBF神经网络拟合方法,即基于空间自相关分析方法和RBF神经网络拟合相结合的方法对交通流残缺信息进行修补。主要利用信息残缺路口在路网中的空间自相关性,确定相关性较强的信息完整路口流量对其进行修补,并利用神经网络拟合的方法提高了拟合的精度,避免了回归分析的局限性。最后对该方法予以实践,用于杭州市部分信息残缺路口的修补,结果表明该方法有效可行。
【作者单位】:浙江科技学院机械与汽车工程学院
【基金】:浙江省自然科学基金资助,项目批准号:Y107034
【分类号】:TP183;U491.116

【参考文献】
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