《表1 三种预测模型误差比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《深度信念网络优化BP神经网络的交通流预测模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

以2016年10月份两周的数据为实验样本，分别比较BP神经网络、限制玻尔兹曼机以及本文提出的深度信念网络模型，表1为三种预测模型均方误差与平均绝对百分比误差的比较，由表1可以看出，本文提出的深度信念网络模型比单纯的BP神经网络与限制玻尔兹曼机预测误差更小，具有更高的准确性，这表明本文提出的算法在预测交通流方面是十分有效的，深度信念网络模型是有效的预测交通流的模型。