• ISSN 0258-2724
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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

张明 韩松臣 黄林源

张明, 韩松臣, 黄林源. 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[J]. 西南交通大学学报, 2009, 22(5): 764-770.
引用本文: 张明, 韩松臣, 黄林源. 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[J]. 西南交通大学学报, 2009, 22(5): 764-770.
ZHANG Ming, HAN Songchen, HUANG Linyuan. Air Traffic Flow Combinational Forecast Based on Double Gravity Model and Artificial Neural Network[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2009, 22(5): 764-770.
Citation: ZHANG Ming, HAN Songchen, HUANG Linyuan. Air Traffic Flow Combinational Forecast Based on Double Gravity Model and Artificial Neural Network[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2009, 22(5): 764-770.

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

基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(60742117,60979018)

详细信息
    作者简介:

    张明(1975- ),男,讲师,硕士,研究方向为空域交通流量预测,空域规划理论和方法,电话:025-84893756,E-mail:zhangming_nuaa@126.com

Air Traffic Flow Combinational Forecast Based on Double Gravity Model and Artificial Neural Network

  • 摘要: 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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出版历程
  • 收稿日期:  2008-09-19
  • 刊出日期:  2009-11-12

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