作者：张晓利; 贺国光预测短时交通流主成分分析组合神经网络
摘要：提出一种将主成分分析和组合神经网络相结合的方法来预测短时交通流量.将预测路段历史流量及其相关路段的历史流量进行主成分分析,分析结果作为组合神经网络的输入数据,这样不仅减少了输入变量个数,减小网络规模,而且保留了原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性.给出了一个说明该方法有效性的例子,用同一组数据比较该方法与典型BP网络的预测效果,结果表明该方法明显优于BP网络.
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《系统工程理论与实践》（CN：11-2267/N）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《系统工程理论与实践》主要刊登系统工程理论与方法及其在管理、信息、金融、经济、能源、环境、军事、工业、农业、教育等领域中具有重要学术影响的创新理论和具有重要应用价值的优秀成果。
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