技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種短時(shí)交通流預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：1)分別利用灰色算法和ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出第p+1個(gè)時(shí)間段的交通流量；2)計(jì)算第p+1個(gè)時(shí)間段的之前幾個(gè)時(shí)間段交通流量的標(biāo)準(zhǔn)差S和子模型在第p個(gè)時(shí)間段的誤差，并以此誤差，求得兩子模型在下一時(shí)間段的預(yù)測的權(quán)重；3)若第p個(gè)時(shí)間段之前的幾個(gè)時(shí)間段交通流流量的標(biāo)準(zhǔn)差Sp＞S0，則直接采用ELM算法的預(yù)測結(jié)果作為該時(shí)刻的預(yù)測值；若第p?1個(gè)時(shí)間段之前的幾個(gè)時(shí)間段的標(biāo)準(zhǔn)差Sp?1＞S0，此時(shí)給組合模型的子模型一個(gè)固定權(quán)重，以消除灰色算法的影響。

技術(shù)研發(fā)人員：錢偉;車凱;李冰鋒;黃凱征;劉海波
受保護(hù)的技術(shù)使用者：河南理工大學(xué)
文檔號(hào)碼：201610526957
技術(shù)研發(fā)日：2016.07.07
技術(shù)公布日：2017.02.22