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针对交通拥堵原因的多元性及单个神经网络拥堵模型准确率不高的特点,设计了一个以BP神经网络为弱学习算法、基于Bagging集成学习方法的交通拥堵预测模型.与单个神经网络模型相比,Bagging后的预测模型具有更加优良的性能,可为市内交通预警决策提供分析与支持.
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集美大学学报（自然科学版）
ISSN： 1007-7405
CN： 35-1186/N
Year： 2006
Issue： 2
Volume： 11
Page： 156-160
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