研究文章
灵敏度分析的小波神经网络模型对短期交通量预测
表1
WNNMs之间比较的性能与不同数量的输入神经元。
|
| 不。 |
美 |
日军 |
VAPE |
|
|
| 1 |
7.1290 |
0.4338 |
0.8429 |
0.9041 |
| 2 |
6.7433 |
0.3549 |
0.4619 |
0.9064 |
| 3 |
6.5247 |
0.3482 |
0.2019 |
0.8997 |
| 4 |
6.3971 |
0.3169 |
0.1243 |
0.9232 |
| 5 |
6.8846 |
0.3666 |
0.1367 |
0.9098 |
| 6 |
7.1392 |
0.2949 |
0.1372 |
0.9033 |
| 7 |
7.1958 |
0.3864 |
0.1484 |
0.9175 |
| 8 |
7.2153 |
0.3561 |
0.1727 |
0.9081 |
|
| 平均 |
6.9036 |
0.3572 |
0.2783 |
0.9090 |
|
|
