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| 1 | 融合多源数据预测高速公路站间旅行时间显示文摘为精确预测高速公路站间旅行时间,融合收费数据和微波车检数据开展预测.首先,基于两种数据源的预测结果,采用决策级融合策略;然后,建立了权重分配预测模型、BP神经网络预测模型;针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优的缺陷,基于遗传算法优化BP神经网络预测模型;最后,利用京哈高速公路北京段收费数据和微波检测器数据对3种融合模型进行了验证,对比工作日及非工作日2种交通流状态下3种模型的性能指标.试验结果表明,基于遗传神经网络的融合模型相比其他2种模型,预测精度及稳定性均得到了较高的提升,相对误差控制在10%以内,能够更好地满足实际需求. | 赵建东 徐菲菲 张琨 白继根 | 2016 | 交通运输系统工程与信息2016，16，1： | 14 |
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