TY -的A2 -崔,汉族h .沈盟——金星数码AU -李,温泉PY - 2013 DA - 2013/12/31 TI -灵敏度分析的小波神经网络模型对短期交通量预测SP - 953548六世- 2013 AB -为了达到一个更精确的和健壮的交通量预测模型,小波神经网络模型的敏感性分析(WNNM)在这项研究中。基于真实回路探测器数据是由交通警察支队马鞍山,WNNM讨论与不同数量的输入神经元,不同数量的隐藏的神经元,交通量不同的时间间隔。试验结果表明,WNNM的性能在很大程度上依赖于网络参数和交通量的时间间隔。此外,WNNM 4输入神经元和6隐藏神经元最优预测精度,稳定性和适应性。与此同时,一个更好的预测记录可以实现交通量的时间间隔15分钟。此外,优化WNNM较广泛使用的反向传播神经网络(摘要)。比较结果表明,WNNM产生更低的值的美,日军,和比摘要VAPE证明WNNM执行更好的短期交通量预测。SN - 1110 - 757 - 2013/953548 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2013/953548——摩根富林明——应用数学学报PB Hindawi出版公司KW - ER