1、“.....为网络的次的半,而且其平均相对误差也优于网络,说明组合网络比单网络在交通流预测中具有更好的型预测输入数据。利用观测数据建模,得到时间相应方程式从表中很明显可以看出,单神经网络模型预测相对误差较大,最大绝对误差达到,最大相对误差达到,误差有增大的趋势。的学习仿真和预测,残差预测值和灰色模型预测值的和值作为最终预测结果。结果表明,用灰色模型对神经网络模型预测进行优化,其预测结果比单的神经网络建模预测具有更高的准灰色模型和神经网络组合模型在交通流预测中的应用原稿间的节点采用全互联的连接方式,每层内节点之间没有连接,典型的神经网络是含有个隐含层的层结构网络......”。

2、“.....个输入信号从输入层进入网络,经激励函数变换后到达次,为网络的次的半,而且其平均相对误差也优于网络,说明组合网络比单网络在交通流预测中具有更好的拟合度。摘要交通流预测是交通控制与管理,交通状况改善的神经网络,即多层前馈式误差反传神经网络,通常由输入层输出层和若干隐含层构成,每层由若干个节点组成,每个节点表示个神经元,上层节点与下层节点之间通过权连接,层与层表中很明显可以看出,单神经网络模型预测相对误差较大,最大绝对误差达到,最大相对误差达到,误差有增大的趋势。,和神经网络组合模型的预测值误差较小,相对误差充分利用两模型各自的优点......”。

3、“.....灰色,与神经网络组小于,准确度较高,更接近实测值预测误差百分比波动较小,说明预测值更加稳定可靠。联合表分析发现组合模型整体拟合精度也高于单的组合模型,并且组合模型在网络训练次数图神经网络模型设神经网络有个输入神经元个输出神经元和个隐层神经元,则神经元的输出为由此得到系列预测值。结束语本研究将,模型与神经网络结合模型应出层和若干隐含层构成,每层由若干个节点组成,每个节点表示个神经元,上层节点与下层节点之间通过权连接,层与层之间的节点采用全互联的连接方式......”。

4、“.....根据经典,模型和神经网络模型构建原理,使用软件编写模型程序,要参考指标。本文建立灰色模型和神经网络相结合的组合模型,利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合预测,得到预测值和预测残差,将预测残差输入到神经网络模型进行残小于,准确度较高,更接近实测值预测误差百分比波动较小,说明预测值更加稳定可靠。联合表分析发现组合模型整体拟合精度也高于单的组合模型,并且组合模型在网络训练次数间的节点采用全互联的连接方式,每层内节点之间没有连接,典型的神经网络是含有个隐含层的层结构网络......”。

5、“.....个输入信号从输入层进入网络,经激励函数变换后到达模型神经元作为种简单的处理器可以将输入的数据进行加权求和处理,其通用表达式为式式中,表示输入值,表示权重,表示阈值,表示神经元的输出。灰色模型和神经网络组合模型在交通流预测中的应用原稿典型的神经网络是含有个隐含层的层结构网络,如图所示。个输入信号从输入层进入网络,经激励函数变换后到达隐含层,再经过激励函数的映射变换到输出层构成个输出信间的节点采用全互联的连接方式,每层内节点之间没有连接,典型的神经网络是含有个隐含层的层结构网络,如图所示。个输入信号从输入层进入网络,经激励函数变换后到达权求和处理......”。

6、“.....表示输入值,表示权重,表示阈值,表示神经元的输出。神经网络,即多层前馈式误差反传神经网络,通常由输入层学习和记忆不稳定性的不足,神经网络修正了,预测误差,减小了灰色模型对数据的波动性不适应的缺点,采用组合模型充分利用两模型各自的优点,提高了预测结果,使模型在进行建模预测。实验数据见下表灰色模型和神经网络组合模型在交通流预测中的应用原稿。交通预测模型神经网络模型神经元作为种简单的处理器可以将输入的数据进行小于,准确度较高,更接近实测值预测误差百分比波动较小,说明预测值更加稳定可靠。联合表分析发现组合模型整体拟合精度也高于单的组合模型......”。

7、“.....再经过激励函数的映射变换到输出层构成个输出信号灰色模型和神经网络组合模型在交通流预测中的应用原稿。图灰色理论与神经网络组合模型交通流预测结果神经网络,即多层前馈式误差反传神经网络,通常由输入层输出层和若干隐含层构成,每层由若干个节点组成,每个节点表示个神经元,上层节点与下层节点之间通过权连接,层与层应用在交通流量的预测中,应用灰色建模弱化神经网络网络学习和记忆不稳定性的不足,神经网络修正了,预测误差,减小了灰色模型对数据的波动性不适应的缺点,采用组合模通流预测方面具有更好的效果......”。

8、“.....则神经元的输出为由此得到系列预测值。交通预测模型神经网络灰色模型和神经网络组合模型在交通流预测中的应用原稿间的节点采用全互联的连接方式,每层内节点之间没有连接,典型的神经网络是含有个隐含层的层结构网络,如图所示。个输入信号从输入层进入网络,经激励函数变换后到达合度灰色模型和神经网络组合模型在交通流预测中的应用原稿。结束语本研究将,模型与神经网络结合模型应用在交通流量的预测中,应用灰色建模弱化神经网络网神经网络,即多层前馈式误差反传神经网络,通常由输入层输出层和若干隐含层构成,每层由若干个节点组成,每个节点表示个神经元......”。

9、“.....层与层,和神经网络组合模型的预测值误差较小,相对误差都小于,准确度较高,更接近实测值预测误差百分比波动较小,说明预测值更加稳定可靠。联合表分析发现组合模型整性和实用性,提高了预测的精度。灰色,与神经网络组合模型预测组合模型同样与神经网络取前个时段作为模型拟合数据,根据灰色模型采用滚动式更新流量数据方式,构建灰色要参考指标。本文建立灰色模型和神经网络相结合的组合模型,利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合预测,得到预测值和预测残差,将预测残差输入到神经网络模型进行残小于,准确度较高,更接近实测值预测误差百分比波动较小......”。