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通过比较神经网络、GM模型的预测结果，融合GM（Grey Model）模型与神经网络模型并构建组合模型进行交通量的预测，可以克服单个模型所存在的不足。结果证明，该组合模型在交通预测中是可行的。
神经网络修正灰色残差模型的交通量预测
【摘 要】
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通过比较神经网络、GM模型的预测结果，融合GM（Grey Model）模型与神经网络模型并构建组合模型进行交通量的预测，可以克服单个模型所存在的不足。结果证明，该组合模型在交通预测中是
【机 构】
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重庆交通学院,同济大学建筑设计研究院
【出 处】
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交通标准化
【发表日期】
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2006年1期
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