Research on Combinational Forecast Models for the Traffic Flow
المؤلفون المشاركون
Yu, Zhiheng
Sun, Tieli
Sun, Hongguang
Yang, Fengqin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to improve the prediction accuracy of the traffic flow, this paper proposes two combinational forecast models based on GM, ARIMA, and GRNN.
Firstly, the paper proposes the concept of associate-forecast and the weight distribution method based on reciprocal absolute percentage error and then uses GM(1,1), ARIMA, and GRNN to establish a combinational model of highway traffic flow according to the fixed weight coefficients.
Then the paper proposes the use of neural networks to determine variable weight coefficients and establishes Elman combinational forecast model based on GM(1,1), ARIMA, and GRNN, which achieves the integration of these three individuals.
Lastly, these two combinational models are applied to highway traffic flow on Chongzun of China and the experimental results verify their effectiveness compared with GM(1,1), ARIMA, and GRNN.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yu, Zhiheng& Sun, Tieli& Sun, Hongguang& Yang, Fengqin. 2015. Research on Combinational Forecast Models for the Traffic Flow. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073205
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yu, Zhiheng…[et al.]. Research on Combinational Forecast Models for the Traffic Flow. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073205
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yu, Zhiheng& Sun, Tieli& Sun, Hongguang& Yang, Fengqin. Research on Combinational Forecast Models for the Traffic Flow. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073205
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073205
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر