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基于双重力模型和人工神经网络的空中交通流量组合预测
被引量:
9
1
作者
张明
韩松臣
黄林源
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期764-770,共7页
基于四阶段法,采用双重力模型,预测全国空域的交通流量OD分布.针对历史数据的随机性和周期性,建立灰色广义回归神经网络组合模型,得出空中交通流量的预测结果.采用马尔可夫链预测模型,分析了组合预测结果.算例分析表明,对比华北地区空...
基于四阶段法,采用双重力模型,预测全国空域的交通流量OD分布.针对历史数据的随机性和周期性,建立灰色广义回归神经网络组合模型,得出空中交通流量的预测结果.采用马尔可夫链预测模型,分析了组合预测结果.算例分析表明,对比华北地区空中交通流量统计数据,与回归分析和广义回归神经网络模型的结果相比,本文模型预测结果的精度更高、更可信.
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关键词
空中交通管理
组合预测
四阶段法
双重力
模型
gm.grnn模型
马尔可夫链
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职称材料
题名
基于双重力模型和人工神经网络的空中交通流量组合预测
被引量:
9
1
作者
张明
韩松臣
黄林源
机构
南京航空航天大学民航学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期764-770,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60742117
60979018)
文摘
基于四阶段法,采用双重力模型,预测全国空域的交通流量OD分布.针对历史数据的随机性和周期性,建立灰色广义回归神经网络组合模型,得出空中交通流量的预测结果.采用马尔可夫链预测模型,分析了组合预测结果.算例分析表明,对比华北地区空中交通流量统计数据,与回归分析和广义回归神经网络模型的结果相比,本文模型预测结果的精度更高、更可信.
关键词
空中交通管理
组合预测
四阶段法
双重力
模型
gm.grnn模型
马尔可夫链
Keywords
air traffic management
combinational forecast
four stage method
double gravity model
gm
-
grnn
model
Markov chain
分类号
V355.1 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双重力模型和人工神经网络的空中交通流量组合预测
张明
韩松臣
黄林源
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
9
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