山地城市道路交通量双层预测模型

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摘要为进一步提高城市道路断面交通量预测精度,基于城市道路全息感知体系,通过大数据深度挖掘,统计出历史天数全时段交通量,利用RBF神经网络任意逼近拟合特性,构建RBF-ARIMA模型,对城市道路交通交通量进行精准预测,并以典型山城城市重庆市中心城区学府大道为例进行实例验证,结果表明:相较于单一ARIMA模型,RBF- ARIMA模型平均绝对误差下降14.54%,平均相对误差下降18.84%,均方根误差下降12.75%,精度提高较为明显,对城市道路交通量预测有较好的适应性。

作者谢林达

机构地区重庆市市政设计研究院有限公司

出处《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》 2021年第9期7-9,共3页

关键词山地城市道路交通 RBF网络 ARIMA模型

分类号 U4 [交通运输工程—道路与铁道工程]

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